Uus tööriist otsib tõendeid Alzheimeri tõve kohta soolestiku mikrobioomis

Uus tööriist otsib tõendeid Alzheimeri tõve kohta soolestiku mikrobioomis

Clevelandi kliiniku teadlased kasutavad tehisintellekti, et paljastada seos soolestiku mikrobiomi ja Alzheimeri tõve vahel.

Varasemad uuringud on näidanud, et Alzheimeri tõvega patsientidel tekivad haiguse progresseerumisel muutused soolestiku bakterites. Äsja avaldatudLahtri aruandedUuring kirjeldab arvutusmeetodit, et teha kindlaks, kuidas bakteriaalsed kõrvalsaadused, mida nimetatakse metaboliitideks, interakteeruvad rakkude retseptoritega ja aitavad kaasa Alzheimeri tõve tekkele.

Feixiong Cheng, PhD, Clevelandi kliiniku genoomikeskuse asutajadirektor, tegi tihedat koostööd Luo Ruvo ajutervise keskuse ning mikrobioomi ja inimtervise keskusega (CMHH). Uuringus järjestatakse metaboliidid ja retseptorid vastavalt tõenäosusele, et need omavahel suhtlevad, ja tõenäosusele, et paar mõjutab Alzheimeri tõbe. Andmed kujutavad endast üht seni kõige põhjalikumat teekaarti ainevahetusega seotud haiguste uurimiseks.

Bakterid vabastavad meie kehasse metaboliite, kui nad lagundavad toitu, mida me energia saamiseks sööme. Seejärel suhtlevad metaboliidid rakkudega ja mõjutavad neid, stimuleerides rakuprotsesse, mis võivad olla tervisele kasulikud või kahjulikud. Lisaks Alzheimeri tõvele on teadlased seostanud metaboliite südamehaiguste, viljatuse, vähi ning autoimmuunhaiguste ja allergiatega.

Metaboliitide ja meie rakkude vahelise kahjuliku koostoime vältimine võib aidata võidelda haigustega. Teadlased töötavad välja ravimite väljatöötamise nimel, et aktiveerida või blokeerida metaboliitide seost rakupinna retseptoritega. Selle lähenemisviisi areng on aeglane, kuna sihtretseptori tuvastamiseks on vaja palju teavet.

Soolestiku metaboliidid on paljude füsioloogiliste protsesside võti meie kehas ning iga võtme juures on lukk inimese tervisele ja haigustele. Probleem on selles, et meie süsteemis on kümneid tuhandeid retseptoreid ja tuhandeid metaboliite. Seetõttu oli käsitsi nuputamine, milline võti millisesse lukku sobib, tüütu ja kulukas. Seetõttu otsustasime kasutada AI-d.

Feixiong Cheng, PhD, Clevelandi kliiniku genoomikeskuse asutajadirektor

Meeskond Dr.

Uuringu esimene autor ja Cheng Labi järeldoktor Yunguang Qiu, PhD, juhtis meeskonda, kuhu kuulus J. Mark Brown, PhD, teadusdirektor, CMMH; James Leverenz, MD, Clevelandi kliiniku Luo Ruvo ajutervise keskuse direktor ja Clevelandi Alzheimeri tõve uurimiskeskuse direktor; ja neuropsühholoog Jessica Caldwell, PhD, ABPP/CN. Clevelandi kliiniku Nevada naiste Alzheimeri tõve ennetamise keskuse direktor.

Meeskond kasutas AI vormi, mida nimetatakse masinõppeks, et analüüsida enam kui 1,09 miljonit potentsiaalset metaboliitide-retseptorite paari ja ennustada tõenäosust, et iga interaktsioon soodustab Alzheimeri tõbe.

Analüüsid hõlmasid järgmist:

• 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

Töörühm uuris metaboliitide-retseptorite paare, mis kõige tõenäolisemalt mõjutavad Alzheimeri tõbe põdevate patsientide ajurakkudes.

Üks molekul, millele nad keskendusid, on kaitsev metaboliit nimega agmatiin, mis arvatavasti kaitseb ajurakke põletiku ja sellega seotud kahjustuste eest. Uuring näitas, et agmatiin interakteerub Alzheimeri tõve korral tõenäoliselt CA3R-i retseptoriga.

Alzheimeri tõvega neuronite ravi agmatiiniga vähendas otseselt CA3R taset, mis viitab sellele, et metaboliit ja retseptor mõjutavad üksteist. Agmatiiniga ravitud neuronitel oli ka madalam fosforüülitud tau valkude tase, mis on Alzheimeri tõve marker.

Dr Cheng ütleb, et need katsed näitavad, kuidas tema meeskonna tehisintellekti algoritmid võivad sillutada teed uutele uurimisvõimalustele paljudes haigustes peale Alzheimeri tõve.

"Keskendusime konkreetselt Alzheimeri tõvele, kuid metaboliitide ja retseptorite koostoimed mängivad rolli peaaegu kõigis soolestiku mikroobe hõlmavates haigustes," ütles ta. "Loodame, et meie meetodid võivad pakkuda raamistikku kogu metaboliitidega seotud haiguste ja inimeste tervise edendamiseks." Nüüd viivad dr Cheng ja tema meeskond neid tehisintellekti tehnoloogiaid edasi ja rakendavad neid geneetiliste ja keskkonnategurite (sealhulgas toidu ja soolestiku metaboliitide) vastastikuste mõjude uurimiseks inimeste tervisele ja haigustele, sealhulgas Alzheimeri tõvele ja teistele keerukatele haigustele.

Allikad: