Nowe narzędzie szuka dowodów na chorobę Alzheimera w mikrobiomie jelitowym

Nowe narzędzie szuka dowodów na chorobę Alzheimera w mikrobiomie jelitowym

Naukowcy z Cleveland Clinic wykorzystują sztuczną inteligencję do odkrycia związku między mikrobiomem jelitowym a chorobą Alzheimera.

Poprzednie badania wykazały, że w miarę postępu choroby u pacjentów z chorobą Alzheimera występują zmiany w florze bakteryjnej jelit. Nowo opublikowanaRaporty komórkoweBadanie opisuje metodę obliczeniową mającą na celu określenie, w jaki sposób bakteryjne produkty uboczne zwane metabolitami oddziałują z receptorami na komórkach i przyczyniają się do choroby Alzheimera.

Doktor Feixiong Cheng, dyrektor-założyciel Centrum Genomu w Cleveland Clinic, ściśle współpracował z Centrum Zdrowia Mózgu Luo Ruvo oraz Centrum Mikrobiomu i Zdrowia Człowieka (CMHH). W badaniu uszeregowano metabolity i receptory według prawdopodobieństwa ich wzajemnej interakcji oraz prawdopodobieństwa wpływu pary na chorobę Alzheimera. Dane stanowią jeden z najbardziej kompleksowych dotychczas planów działania w zakresie badania chorób związanych z metabolizmem.

Bakterie uwalniają metabolity do naszego organizmu, rozkładając żywność, którą jemy, w celu uzyskania energii. Metabolity następnie wchodzą w interakcję z komórkami i wpływają na nie, stymulując procesy komórkowe, które mogą być pomocne lub szkodliwe dla zdrowia. Oprócz choroby Alzheimera naukowcy powiązali metabolity z chorobami serca, niepłodnością, rakiem oraz chorobami autoimmunologicznymi i alergiami.

Zapobieganie szkodliwym interakcjom między metabolitami a naszymi komórkami może pomóc w walce z chorobami. Naukowcy pracują nad opracowaniem leków aktywujących lub blokujących wiązanie metabolitów z receptorami na powierzchni komórki. Postęp w tym podejściu jest powolny ze względu na ogromną ilość informacji wymaganych do zidentyfikowania docelowego receptora.

Metabolity jelitowe są kluczem do wielu procesów fizjologicznych w naszym organizmie, a każdy klucz kryje w sobie klucz do zdrowia i choroby człowieka. Problem polega na tym, że w naszym organizmie mamy dziesiątki tysięcy receptorów i tysiące metabolitów. Dlatego ręczne ustalanie, który klucz pasuje do którego zamka, było żmudne i kosztowne. Dlatego zdecydowaliśmy się na wykorzystanie sztucznej inteligencji.”

Doktor Feixiong Cheng, dyrektor założyciel Genome Center w Cleveland Clinic

Zespół dr.

Pierwszy autor badania i doktorant w Cheng Lab, dr Yunguang Qiu, kierował zespołem, w skład którego wchodzili dr J. Mark Brown, dyrektor ds. badań CMMH; James Leverenz, lekarz medycyny, dyrektor Centrum Zdrowia Mózgu Luo Ruvo w Cleveland Clinic i dyrektor Centrum Badań nad Chorobą Alzheimera w Cleveland; oraz neuropsycholog Jessica Caldwell, PhD, ABPP/CN. Dyrektor Centrum Zapobiegania Ruchom Alzheimera Kobiet w Cleveland Clinic Nevada.

Zespół wykorzystał sztuczną inteligencję zwaną uczeniem maszynowym do przeanalizowania ponad 1,09 miliona potencjalnych par metabolit-receptor i przewidzenia prawdopodobieństwa, że ​​każda interakcja przyczyniła się do choroby Alzheimera.

Analizy obejmowały:

• 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

Zespół zbadał pary metabolit-receptor, które najprawdopodobniej wpływają na chorobę Alzheimera w komórkach mózgowych pacjentów z chorobą Alzheimera.

Jedną z cząsteczek, na których się skupili, jest ochronny metabolit zwany agmatyną, który, jak się uważa, chroni komórki mózgowe przed stanem zapalnym i powiązanymi uszkodzeniami. Badanie wykazało, że agmatyna najprawdopodobniej wchodzi w interakcję z receptorem zwanym CA3R w chorobie Alzheimera.

Leczenie agmatyną neuronów dotkniętych chorobą Alzheimera bezpośrednio obniżyło poziomy CA3R, co sugeruje, że metabolit i receptor wpływają na siebie nawzajem. Neurony leczone agmatyną miały również niższy poziom fosforylowanych białek tau, markera choroby Alzheimera.

Dr Cheng twierdzi, że te eksperymenty pokazują, jak algorytmy sztucznej inteligencji jego zespołu mogą utorować drogę nowym kierunkom badań nad wieloma chorobami poza chorobą Alzheimera.

„Skupiliśmy się szczególnie na chorobie Alzheimera, ale interakcje metabolit-receptor odgrywają rolę w prawie każdej chorobie wywoływanej przez drobnoustroje jelitowe” – powiedział. „Mamy nadzieję, że nasze metody mogą zapewnić ramy umożliwiające postęp w całej dziedzinie chorób związanych z metabolitami i zdrowia ludzkiego”. Obecnie dr Cheng i jego zespół rozwijają technologie sztucznej inteligencji i stosują je do badania interakcji między czynnikami genetycznymi i środowiskowymi (w tym żywnością i metabolitami jelitowymi) na zdrowie i choroby ludzkie, w tym chorobę Alzheimera i inne złożone choroby.

Źródła: