AI深潜水可以揭示药物靶点治疗阿尔茨海默氏症

研究人员亚利桑那大学医学院——图森和哈佛大学的合作者一起,利用人工智能的力量来识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点通过深入人类的大脑映射健康的神经元发生的分子变化,随着疾病的进展。研究结果发表在自然通讯生物学。

医学最令人困惑的问题之一是阿尔茨海默氏症、神经退行性疾病,引起痴呆、记忆丧失、人格改变和其他不可逆转的症状。药物可以治疗这种疾病的症状,但找到一个治疗的挑战,可能是因为阿尔茨海默氏症的原因尚不清楚。

”有多种途径参与阿尔茨海默氏症,”瑞Chang博士,神经病学的副教授说,细胞内发生的一系列事件引发身体的变化。“这是第一个研究表明,人工智能和大数据驱动的方法打开大门开发治疗阿尔茨海默氏症通过瞄准新的路径或路径的组合。”

从2000多名阿尔茨海默氏症的大脑组织样本来自一个国家数据库,张医生的人工智能算法从深井信息的遗传与分子过程,返回一个人类大脑的计算网络模型。他的团队可以看到的地图全基因组基因一起工作,可以跟踪这些基因的序列变化的关系随着阿尔茨海默病的发展,疾病的起源提供了线索和跟踪从健康到疾病的分子路径。

张医生将路径从健康到阿尔茨海默氏症比作一个水道的积累的淀粉样斑块和τ缠结,在阿尔茨海默氏症的大脑结构异常,出现“下游”在回应问题发生“上游”。

“淀粉样斑块和τ陶蛋白缠结则是下游的影响的一系列基因突变在上游通路诱导阿尔茨海默氏症。很怀疑直接针对这些异常结构将是有效的,”张医生说。

药物清除和停止生产的斑块和神经元纤维缠结并没有在临床试验中,指向它们的可能性不是阿尔茨海默氏症的一个原因,而是早期事件的结果。

“在我看来,正确的方法是目标疾病尤其是上游多个目标同时进行。因此,它对理解整个景观至关重要,”张医生说,他使用AI地图这一景观。“人工智能是一个新颖的方法,可以梳理大量数据到一个网络模型提供一个清澈的整个上游活动的照片,显示上游基因协调控制重要的下游基因。模型,我们能够确定上游基因触发下游淀粉样斑块和τ缠结。这些上游基因可能是更好的潜在的治疗目标。”

张医生使用人工智能来帮助识别19特别有趣的特异性神经元基因点出现的阿尔茨海默氏症途径推动神经元逼近疾病状态。哈佛大学研究合作者验证这些基因在阿尔茨海默氏症发展的作用利用干细胞创建在培养皿中神经元,然后去活化基因,看看会发生什么。他们发现,这些基因影响生产10斑块和神经元纤维缠结,可以调查的目标药物来治疗阿尔茨海默氏症。

“如果去活化这些基因显著改变淀粉样斑块和τ缠结的水平,这是一个验证的目标开发治疗阿尔茨海默氏症,”张医生说。

一旦基因目标确定了,下一步是找到药物,将达到这些目标。张医生使用3 d电脑模型确定现有的分子和药物可能适合潜在药物靶点锁定的一个关键。

“这不是由一个基因研究一个基因,它是6000年目标同时,这将大大加快药物开发和发现,”张医生说。

团队几乎筛选数以百万计的食品和药品管理局批准了,自然产品和小分子化合物对6000多个目标,缩小约3000药物感兴趣的候选人。随着几个小分子进一步他们正在调查,团队已经有了美国国立卫生研究院的资助使临床试验的三个化合物。他们希望尽快开始人体试验。

“从数学和数据,我可以设计数学算法将大量的数据的所有患者的临床研究,”张医生说。“看到化合物进入临床试验的最后受益患者对我来说是一次奇妙的旅程。”

参考:商人JP,朱镕基K, Henrion最高产量研究,et al。预测网络分析识别JMJD6在阿尔茨海默病和其他潜在的关键因素。Commun杂志。2023;6 (1):-。doi:10.1038 / s42003 - 023 - 04791 - 5

本文从以下转载材料。注:材料可能是长度和内容的编辑。为进一步的信息,请联系引用源。