Grafy znalostí řízené obrázky odhalují nové cíle pro léčbu srdečních onemocnění

Grafy znalostí řízené obrázky odhalují nové cíle pro léčbu srdečních onemocnění

Znalostní grafy jsou mocným nástrojem pro shromažďování informací z biologických databází a propojování již známých znalostí o genech, nemocech, léčbě, molekulárních drahách a symptomech ve strukturované síti. Doposud chyběly podrobné, individuální informace o tom, jak postižený orgán vlastně vypadá a funguje.

Nejnovější výzkum vedený postdoktorským výzkumníkem Dr. Khaledem Rjoobem a vedoucím skupiny profesorem Declanem O’Reganem z Computational Cardiac Imaging Group při MRC Laboratory of Medical Sciences tuto technologii dále rozvinul tím, že poprvé přidal obrazová data do znalostního grafu. CardioKG poskytuje podrobný přehled o struktuře a funkci srdce, čímž výrazně zlepšuje přesnost předpovědi, které geny jsou spojeny s nemocemi a zda je existující léky mohou léčit.

Zachyťte srdeční variaci

K vývoji CardioKG tým použil data ze srdečního zobrazení od 4 280 účastníků UK Biobank s fibrilací síní, srdečním selháním nebo srdečním infarktem, stejně jako 5 304 zdravých účastníků, a zachytil odchylky ve struktuře a funkci srdce. Celkem bylo vygenerováno více než 200 000 obrazových prvků, které byly použity k trénování modelu. Tým to integroval s daty z 18 různých biologických databází a použil umělou inteligenci (AI) k předpovídání vazeb mezi geny a nemocemi a také příležitostí pro přeměnu léčiv.

Jednou z výhod znalostních grafů je, že integrují informace o genech, drogách a nemocech. To znamená, že máte více příležitostí k objevování nových terapií. Zjistili jsme, že začlenění zobrazování srdce do grafu změnilo způsob, jakým lze identifikovat nové geny a léky.

Profesor Declan O’Regan, Computational Cardiac Imaging Group, MRC Laboratory of Medical Sciences

Předvídání nových drogových příležitostí

Model identifikoval seznam nových genů spojených s onemocněním a předpověděl dva léky k léčbě srdečních onemocnění; Methotrexát, lék na revmatoidní artritidu, by mohl zlepšit srdeční selhání a gliptiny, používané k léčbě cukrovky, by mohly být užitečné při fibrilaci síní. Tým také učinil překvapivý objev, že kofein, který zvyšuje vzrušivost srdce, má ochranný účinek u pacientů s fibrilací síní, kteří mají nepravidelný a rychlý puls.

„Vzrušující je, že v této oblasti existují další nedávné studie, které podporují naše předběžné výsledky,“ říká Declan. "To zdůrazňuje obrovský potenciál znalostních grafů při odhalování existujících léků, které by mohly být použity jako nová léčba."

Rozšíření technologie na další orgány

CardioKG nabízí technologii proof-of-concept, která může jít daleko za srdce. Výzkumníci by nyní mohli vyvinout znalostní grafy, které integrují zobrazovací data všude tam, kde existuje zobrazování orgánů, což znamená, že stejný přístup by mohl být aplikován na skenování mozku, na zobrazování tělesného tuku nebo na jiné orgány a tkáně, aby prozkoumali nové terapeutické možnosti v oblastech, jako je demence nebo obezita.

Schopnost těchto znalostních grafů generovat přesné a rychlé seznamy vysoce prioritních genů napříč celou řadou nemocí by farmaceutickým společnostem poskytla cenný výchozí bod, zdůrazňující biologické cíle, které mohou prozkoumat, ověřit a potenciálně vyvinout do nových terapií mnohem efektivněji než tradiční metody objevování.

„Na základě této práce rozšíříme znalostní graf do dynamického rámce zaměřeného na pacienta, který zachycuje progresi onemocnění v reálném světě,“ říká Khaled. "To otevře nové příležitosti pro personalizovanou léčbu a předpovídání, kdy se onemocnění pravděpodobně objeví."

Tuto studii podpořily Medical Research Council, British Heart Foundation, Bayer AG a Imperial College Biomedical Research Center Národního institutu pro výzkum zdraví a péče (NIHR).

Kromě své role v LMS je Declan profesorem kardiovaskulární umělé inteligence v British Heart Foundation a vedoucím klinických témat pro Centrum excelence výzkumu British Heart Foundation v Imperial's National Heart and Lung Institute.

Zdroje: