Nový nástroj hledá důkazy Alzheimerovy choroby ve střevním mikrobiomu

Nový nástroj hledá důkazy Alzheimerovy choroby ve střevním mikrobiomu

Vědci z Cleveland Clinic využívají umělou inteligenci k odhalení spojení mezi střevním mikrobiomem a Alzheimerovou chorobou.

Předchozí studie ukázaly, že pacienti s Alzheimerovou chorobou pociťují změny ve střevních bakteriích, jak onemocnění postupuje. Ten nově zveřejněnýZprávy buňkyStudie popisuje výpočetní metodu k určení, jak bakteriální vedlejší produkty zvané metabolity interagují s receptory na buňkách a přispívají k Alzheimerově chorobě.

Feixiong Cheng, PhD, zakládající ředitel Cleveland Clinic Genome Center, úzce spolupracoval s Luo Ruvo Centrem pro zdraví mozku a Centrem pro mikrobiom a lidské zdraví (CMHH). Studie řadí metabolity a receptory podle pravděpodobnosti, že se vzájemně ovlivňují, a podle pravděpodobnosti, že dvojice ovlivňuje Alzheimerovu chorobu. Data představují dosud jeden z nejkomplexnějších plánů pro studium chorob souvisejících s metabolismem.

Bakterie uvolňují metabolity do našeho těla, když rozkládají jídlo, které jíme, na energii. Metabolity pak interagují s buňkami a ovlivňují je a stimulují buněčné procesy, které mohou být zdraví prospěšné nebo škodlivé. Kromě Alzheimerovy choroby vědci spojili metabolity se srdečními chorobami, neplodností, rakovinou a autoimunitními chorobami a alergiemi.

Prevence škodlivých interakcí mezi metabolity a našimi buňkami by mohla pomoci v boji proti nemocem. Vědci pracují na vývoji léků, které by aktivovaly nebo blokovaly asociaci metabolitů s receptory na buněčném povrchu. Pokrok v tomto přístupu je pomalý kvůli obrovskému množství informací potřebných k identifikaci cílového receptoru.

Střevní metabolity jsou klíčem k mnoha fyziologickým procesům v našem těle a pro každý klíč existuje zámek na lidské zdraví a nemoci. Problém je, že v našem systému máme desítky tisíc receptorů a tisíce metabolitů. Ruční zjišťování, který klíč se do kterého zámku hodí, proto bylo zdlouhavé a nákladné. Proto jsme se rozhodli použít AI.“

Feixiong Cheng, PhD, zakládající ředitel, Genome Center, Cleveland Clinic

Tým Dr.

První autor studie a postdoktorand v Cheng Lab, Yunguang Qiu, PhD, vedl tým, který zahrnoval J. Mark Brown, PhD, ředitel výzkumu, CMMH; James Leverenz, MD, ředitel Cleveland Clinic Luo Ruvo Center for Brain Health a ředitel Cleveland Alzheimer's Disease Research Center; a neuropsycholožka Jessica Caldwell, PhD, ABPP/CN. Ředitelka Centra pro prevenci ženského Alzheimerova hnutí na Cleveland Clinic Nevada.

Tým použil formu AI nazývanou strojové učení k analýze více než 1,09 milionu potenciálních párů metabolit-receptor a předpověděl pravděpodobnost, že každá interakce přispěla k Alzheimerově chorobě.

Analýzy zahrnovaly:

• genetische und proteomische Daten aus menschlichen und präklinischen Studien zur Alzheimer-Krankheit
• unterschiedliche Rezeptor- (Proteinstrukturen) und Metabolitenformen
• wie sich verschiedene Metaboliten auf von Patienten stammende Gehirnzellen auswirken

Tým zkoumal páry metabolit-receptor, které s největší pravděpodobností ovlivňují Alzheimerovu chorobu v mozkových buňkách pacientů s Alzheimerovou chorobou.

Jedna molekula, na kterou se zaměřili, je ochranný metabolit zvaný agmatin, o kterém se předpokládá, že chrání mozkové buňky před zánětem a souvisejícím poškozením. Studie zjistila, že agmatin s největší pravděpodobností interaguje s receptorem zvaným CA3R u Alzheimerovy choroby.

Léčba neuronů postižených Alzheimerovou chorobou agmatinem přímo snížila hladiny CA3R, což naznačuje, že metabolit a receptor se navzájem ovlivňují. Neurony léčené agmatinem měly také nižší hladiny fosforylovaných tau proteinů, což je marker Alzheimerovy choroby.

Dr. Cheng říká, že tyto experimenty ukazují, jak algoritmy umělé inteligence jeho týmu mohou připravit cestu pro nové cesty výzkumu mnoha nemocí mimo Alzheimerovu chorobu.

"Zaměřili jsme se konkrétně na Alzheimerovu chorobu, ale interakce metabolit-receptor hrají roli u téměř každého onemocnění zahrnujícího střevní mikroby," řekl. "Doufáme, že naše metody mohou poskytnout rámec pro pokrok v celé oblasti nemocí spojených s metabolity a lidského zdraví." Nyní Dr. Cheng a jeho tým posouvají tyto technologie umělé inteligence dále a používají je ke studiu interakcí mezi genetickými a environmentálními faktory (včetně potravinových a střevních metabolitů) na lidské zdraví a nemoci, včetně Alzheimerovy choroby a dalších komplexních onemocnění.

Zdroje: