科学家们使用人工智能识别可能在寻找治疗阿尔茨海默氏症的药物靶点

亚利桑那大学的研究人员Medicine-Tucson,以及哈佛大学的合作者,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的分子变化,健康的神经元接受随着疾病的进展。结果发表在通信生物学。

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的神经学副教授表示,引发一系列事件,这些事件发生在细胞在体内的变化。“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。”

与组织样本从2000多名阿尔茨海默氏症的大脑从一个国家数据库从深井,Chang的人工智能算法的遗传和分子过程的信息,返回一个计算的网络模型人类的大脑。他的团队现在可以看到全基因组的地图基因一起工作,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。

常把水道的路径从健康到阿尔茨海默氏症的累积的淀粉样斑块和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有效,”张说。

药物清除和斑块和神经元纤维缠结并没有停止生产临床试验,指出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,它是至关重要的理解整个景观,“Chang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。”

常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通过使用创建神经干细胞培养皿然后去活化的基因,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。

“如果这些基因显著改变淀粉样斑块的水平才会安静下来τ缠结,那么这是一个验证目标开发治疗阿尔茨海默氏症,”张说。

一旦基因目标确定了,下一步是找到药物,将达到这些目标。常使用3 d电脑模型确定现有的分子和药物可能适合潜在的药物靶点像一个锁定的一个关键。

“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,“Chang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。还有几小分子他们正在调查进一步,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,”Chang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。”