Исследователи Кливлендской клиники используют искусственный интеллект, чтобы раскрыть связь между микробиомом кишечника и болезнью Альцгеймера.
Предыдущие исследования показали, что у пациентов с болезнью Альцгеймера по мере развития заболевания наблюдаются изменения в кишечных бактериях. Недавно опубликованное исследование Cell Reports описывает вычислительный метод, позволяющий определить, как побочные продукты бактерий, называемые метаболитами , взаимодействуют с рецепторами клеток и способствуют развитию болезни Альцгеймера.
Фейсюн Ченг, доктор философии, первый директор Геномного центра Кливлендской клиники, работал в тесном сотрудничестве с Центром здоровья мозга Луо Руво и Центром микробиома и здоровья человека (CMHH). В исследовании метаболиты и рецепторы ранжируются по вероятности того, что они будут взаимодействовать друг с другом, а также по вероятности того, что эта пара повлияет на болезнь Альцгеймера. Эти данные представляют собой одну из наиболее полных на сегодняшний день дорожных карт для изучения заболеваний, связанных с метаболитами.
Бактерии выделяют метаболиты в наши системы, расщепляя пищу, которую мы едим, для получения энергии. Затем метаболиты взаимодействуют с клетками и влияют на них, стимулируя клеточные процессы , которые могут быть как полезными, так и вредными для здоровья. Помимо болезни Альцгеймера, исследователи связали метаболиты с болезнями сердца , бесплодием, раком, аутоиммунными расстройствами и аллергией.
Предотвращение вредного взаимодействия между метаболитами и нашими клетками может помочь в борьбе с болезнями. Исследователи работают над разработкой лекарств, которые активируют или блокируют соединение метаболитов с рецепторами на поверхности клеток. Прогресс в этом подходе идет медленно из-за огромного количества информации, необходимой для идентификации целевого рецептора.
«Кишечные метаболиты являются ключом ко многим физиологическим процессам в нашем организме, и на каждом ключе есть замок для здоровья и болезней человека», — сказал доктор Ченг, сотрудник отдела геномной медицины. «Проблема в том, что в нашей системе есть десятки тысяч рецепторов и тысячи метаболитов, поэтому выяснение вручную, какой ключ к какому замку подходит, было медленным и дорогостоящим. Вот почему мы решили использовать ИИ».
Команда доктора Ченга проверила, могут ли хорошо известные кишечные метаболиты в организме человека с существующими профилями безопасности предложить эффективные подходы к профилактике или даже вмешательству при болезни Альцгеймера или других сложных заболеваниях, если их широко применять.
Первый автор исследования и постдокторант Cheng Lab Юнгуан Цю, доктор философии. возглавил группу, в которую входили Дж. Марк Браун, доктор философии, директор по исследованиям CMH; Джеймс Леверенц, доктор медицинских наук, директор Кливлендской клиники Луо Руво, Центра здоровья мозга и директор Кливлендского исследовательского центра болезни Альцгеймера; и нейропсихолог Джессика Колдуэлл, доктор философии, ABPP/CN. Директор Центра профилактики женской болезни Альцгеймера в Кливлендской клинике, штат Невада.
Команда использовала форму искусственного интеллекта, называемую машинным обучением, для анализа более 1,09 миллиона потенциальных пар метаболит-рецептор и прогнозирования вероятности того, что каждое взаимодействие способствует развитию болезни Альцгеймера.
Анализы интегрированы:
генетические и протеомные данные человеческих и доклинических исследований болезни Альцгеймера
различные формы рецепторов (белковых структур) и метаболитов
как различные метаболиты влияют на клетки мозга пациента
Команда исследовала пары метаболит-рецептор с наибольшей вероятностью влияния на болезнь Альцгеймера в клетках головного мозга, полученных от пациентов с болезнью Альцгеймера.
Одной из молекул, на которой они сосредоточились, был защитный метаболит под названием агматин, который, как считается, защищает клетки мозга от воспаления и связанных с ним повреждений. Исследование показало, что агматин чаще всего взаимодействует с рецептором CA3R при болезни Альцгеймера.
Лечение нейронов, пораженных болезнью Альцгеймера, агматином напрямую снижало уровни CA3R, что указывает на влияние метаболита и рецептора друг на друга. Нейроны, обработанные агматином, также имели более низкие уровни фосфорилированных тау-белков, маркера болезни Альцгеймера.
Доктор Ченг говорит, что эти эксперименты демонстрируют, как алгоритмы искусственного интеллекта его команды могут проложить путь к новым направлениям исследований многих заболеваний, помимо болезни Альцгеймера.
«Мы специально сосредоточились на болезни Альцгеймера, но взаимодействия метаболитов и рецепторов играют роль почти в каждом заболевании, связанном с кишечными микробами», — сказал он. «Мы надеемся, что наши методы смогут обеспечить основу для прогресса во всей области заболеваний, связанных с метаболитами, и здоровья человека».
Сейчас доктор Ченг и его команда продолжают разрабатывать и применять эти технологии искусственного интеллекта для изучения взаимодействия между генетическими факторами и факторами окружающей среды (включая пищевые и кишечные метаболиты) на здоровье и болезни человека, включая болезнь Альцгеймера и другие сложные заболевания.
