Dirbtinis intelektas pagerins autoimuninių ligų prognozę ir gydymą
Paskutinį kartą peržiūrėta: 14.06.2024
Visas „iLive“ turinys yra peržiūrėtas medicinoje arba tikrinamas, kad būtų užtikrintas kuo didesnis faktinis tikslumas.
Mes turime griežtas įsigijimo gaires ir susiejamos tik su geros reputacijos žiniasklaidos svetainėmis, akademinių tyrimų institucijomis ir, jei įmanoma, medicininiu požiūriu peržiūrimais tyrimais. Atkreipkite dėmesį, kad skliausteliuose ([1], [2] ir tt) esantys numeriai yra paspaudžiami nuorodos į šias studijas.
Jei manote, kad bet koks mūsų turinys yra netikslus, pasenęs arba kitaip abejotinas, pasirinkite jį ir paspauskite Ctrl + Enter.
Naujas pažangus dirbtinio intelekto (AI) algoritmas galėtų padėti tiksliau ir anksčiau prognozuoti, taip pat sukurti naujus autoimuninių ligų gydymo būdus, kai imuninė sistema klaidingai atakuoja sveikas organizmo ląsteles ir audinius. Algoritmas analizuoja genetinį kodą, kuriuo grindžiamos šios sąlygos, kad būtų galima tiksliau modeliuoti, kaip išreiškiami ir reguliuojami genai, susiję su konkrečiomis autoimuninėmis ligomis, ir nustatyti papildomus rizikos genus.
Pensilvanijos universiteto medicinos koledžo mokslininkų komandos parengtas darbas pranoksta esamas metodikas ir nustatė 26 % daugiau naujų genų savybių asociacijų, praneša mokslininkai. Jų darbas šiandien buvo paskelbtas Nature Communications.
"Visų mūsų DNR yra mutacijų, todėl turime suprasti, kaip bet kuri iš šių mutacijų gali paveikti su liga susijusių genų raišką, kad galėtume anksti numatyti ligos riziką. Tai ypač svarbu autoimuninėms ligoms." sakė Dajiang Liu, žinomas profesorius, viceprezidentas tyrimams ir dirbtinio intelekto bei biomedicininės informatikos direktorius Pensilvanijos universiteto Medicinos koledže ir tyrimo bendraautoris.
Jei AI algoritmas gali tiksliau numatyti ligos riziką, tai reiškia, kad galime įsikišti anksčiau.
Genetika ir ligų vystymasis
Genetika dažnai yra ligų vystymosi pagrindas. DNR pokyčiai gali turėti įtakos genų ekspresijai, ty procesui, kurio metu DNR informacija paverčiama funkciniais produktais, tokiais kaip baltymai. Tai, kaip stipriai ar silpnai išreikštas genas, gali turėti įtakos ligos rizikai.
Genomo masto asociacijos tyrimai (GWAS), populiarus žmogaus genetikos tyrimų metodas, gali nustatyti genomo sritis, susijusias su tam tikra liga ar bruožu, bet negali tiksliai nustatyti konkrečių genų, turinčių įtakos ligos rizikai. Tai panašu į dalijimąsi savo buvimo vieta su draugu, bet be tikslaus išmaniojo telefono derinimo – miestas gali būti akivaizdus, bet adresas paslėptas.
Esami metodai taip pat yra riboti analizės detalių atžvilgiu. Genų ekspresija gali būti būdinga tam tikriems ląstelių tipams. Jei analizė neatskiria skirtingų ląstelių tipų, rezultatai gali nepastebėti tikrojo priežasties ir pasekmės ryšio tarp genetinių variantų ir genų ekspresijos.
EXPRESSO metodas
Komandos metodas, vadinamas EXPRESSO (Expression REdiction with Summary Statistics Only), naudoja pažangesnį dirbtinio intelekto algoritmą ir analizuoja duomenis iš monobranduolių ląstelių, kurios susieja genetinius variantus su jų reguliuojamais genais, kiekybinių išraiškų parašų.
Jis taip pat integruoja 3D genominius duomenis ir epigenetiką, pagal kurią nustatoma, kaip aplinka gali modifikuoti genus, kad paveiktų ligas. Grupė pritaikė EXPRESSO GWAS duomenų rinkiniams, skirtiems 14 autoimuninių ligų, įskaitant vilkligę, Krono ligą, opinis kolitas ir reumatoidinis artritas.
„Naudodami šį naują metodą, mes galėjome nustatyti daug daugiau autoimuninių ligų rizikos genų, kurie iš tikrųjų turi specifinį ląstelių tipo poveikį, tai reiškia, kad jie veikia tik tam tikro tipo ląsteles, o ne kitas“, - sakė profesorius Bibo Jiang. Iš Pensilvanijos universiteto medicinos koledžo ir vyresnysis tyrimo autorius.
Galimi terapiniai pritaikymai
Komanda naudojo šią informaciją, kad nustatytų galimus autoimuninių ligų gydymo būdus. Šiuo metu jie sako, kad nėra gerų ilgalaikio gydymo galimybių.
"Dauguma gydymo būdų yra skirti palengvinti simptomus, o ne išgydyti ligą. Tai yra dilema, žinant, kad autoimuninėms ligoms reikia ilgalaikio gydymo, tačiau esami gydymo būdai dažnai turi tokį blogą šalutinį poveikį, kad jų negalima vartoti ilgai., genomika ir dirbtinis intelektas siūlo daug žadantį kelią kuriant naujus gydymo būdus“, – sakė Laura Carrel, Pensilvanijos universiteto medicinos koledžo biochemijos ir molekulinės biologijos profesorė ir tyrimo bendraautorė.
Komandos darbas atskleidė vaistų junginius, kurie gali pakeisti genų ekspresiją su autoimunine liga susijusių tipų ląstelėse, pvz., vitaminą K nuo opinio kolito ir metforminą, kurie paprastai skirtas 2 tipo diabetui, 1 tipo diabetui. Šie vaistai, kuriuos JAV maisto ir vaistų administracija (FDA) jau patvirtino kaip saugius ir veiksmingus gydant kitas ligas, gali būti panaudoti pakartotinai.
Tyrėjų grupė dirba su kolegomis, kad patikrintų savo rezultatus laboratorijoje ir galiausiai klinikinių tyrimų metu.
Lida Wang, biostatistikos programos doktorantė, ir Chakritas Khunsriraksakul, kuris 2022 m. Gavo bioinformatikos ir genomikos mokslų daktaro laipsnį, o gegužę Pensilvanijos universitete įgijo medicinos laipsnį. Kiti autoriai iš Pensilvanijos universiteto medicinos koledžo yra Havelas Marcusas, kuris siekia medicinos mokslų daktaro ir medicinos laipsnio; Deyi Chen, doktorantė; Fan Zhang, magistrantas; ir Fang Chen, doktorantas. Xiaowei Zhang, Teksaso universiteto Pietvakarių medicinos centro docentas, taip pat prisijungė prie darbo.