Attēlu vadīti zināšanu grafiki atklāj jaunus mērķus sirds slimību ārstēšanā
Zināšanu diagrammas ir spēcīgs instruments, lai apkopotu informāciju no bioloģiskām datu bāzēm un strukturētā tīklā savienotu jau zināmās zināšanas par gēniem, slimībām, ārstēšanu, molekulārajiem ceļiem un simptomiem. Līdz šim ir trūcis detalizētas, individuālas informācijas par to, kā skartais orgāns patiesībā izskatās un funkcionē. Jaunākais pētījums, ko vadīja pēcdoktorantūras pētnieks Dr. Haleds Rjoobs un…
Attēlu vadīti zināšanu grafiki atklāj jaunus mērķus sirds slimību ārstēšanā
Zināšanu diagrammas ir spēcīgs instruments, lai apkopotu informāciju no bioloģiskām datu bāzēm un strukturētā tīklā savienotu jau zināmās zināšanas par gēniem, slimībām, ārstēšanu, molekulārajiem ceļiem un simptomiem. Līdz šim ir trūcis detalizētas, individuālas informācijas par to, kā skartais orgāns patiesībā izskatās un funkcionē.
Jaunākais pētījums, ko vadīja pēcdoktorantūras pētnieks Dr. Haleds Rjoobs un grupas vadītājs profesors Deklans O’Regans no MRC Medicīnas zinātņu laboratorijas skaitļošanas sirds attēlveidošanas grupas, ir pilnveidojuši šo tehnoloģiju, pirmo reizi pievienojot attēla datus zināšanu grafikam. CardioKG sniedz detalizētu pārskatu par sirds struktūru un funkcijām, ievērojami uzlabojot prognozēšanas precizitāti, kuri gēni ir saistīti ar slimībām un vai esošās zāles varētu tās ārstēt.
Uztveriet sirdsdarbības izmaiņas
Lai izstrādātu CardioKG, komanda izmantoja sirds attēlveidošanas datus no 4280 Apvienotās Karalistes Biobank dalībniekiem ar priekškambaru mirdzēšanu, sirds mazspēju vai sirdslēkmi, kā arī 5304 veseliem dalībniekiem, kā arī fiksēja sirds struktūras un funkcijas izmaiņas. Kopumā modeļa apmācīšanai tika ģenerēti un izmantoti vairāk nekā 200 000 uz attēliem balstītu funkciju. Komanda to integrēja ar datiem no 18 dažādām bioloģiskām datu bāzēm un izmantoja mākslīgo intelektu (AI), lai prognozētu saiknes starp gēniem un slimībām, kā arī zāļu atkārtotas izmantošanas iespējas.
Viena no zināšanu diagrammu priekšrocībām ir tā, ka tajos ir integrēta informācija par gēniem, zālēm un slimībām. Tas nozīmē, ka jums ir vairāk iespēju atklāt jaunas terapijas. Mēs atklājām, ka sirds attēlveidošanas iekļaušana grafikā mainīja veidu, kā var identificēt jaunus gēnus un zāles.
Profesors Deklans O’Regans, Sirds skaitļošanas attēlveidošanas grupa, MRC Medicīnas zinātņu laboratorija
Jaunu narkotiku iespēju prognozēšana
Modelis identificēja jaunu ar slimību saistītu gēnu sarakstu un paredzēja divas zāles sirds slimību ārstēšanai; Metotreksāts, zāles reimatoīdā artrīta ārstēšanai, varētu uzlabot sirds mazspēju, un gliptīni, ko lieto diabēta ārstēšanai, varētu būt noderīgi priekškambaru mirdzēšanai. Komanda arī veica pārsteidzošu atklājumu, ka kofeīnam, kas padara sirdi daudz uzbudināmāku, ir aizsargājoša iedarbība pacientiem ar priekškambaru mirdzēšanu, kuriem ir neregulārs un ātrs pulss.
"Aizraujošs ir tas, ka šajā jomā ir arī citi neseni pētījumi, kas atbalsta mūsu provizoriskos rezultātus," saka Deklans. "Tas izceļ zināšanu diagrammu milzīgo potenciālu, lai atklātu esošās zāles, kuras varētu izmantot kā jaunas ārstēšanas metodes."
Tehnoloģijas paplašināšana uz citiem orgāniem
CardioKG piedāvā koncepcijas pierādījumu tehnoloģiju, kas var sniegties daudz tālāk par sirdi. Pētnieki tagad varētu izstrādāt zināšanu grafikus, kas integrē attēlveidošanas datus visur, kur pastāv orgānu attēlveidošana, kas nozīmē, ka to pašu pieeju varētu piemērot smadzeņu skenēšanai, ķermeņa tauku attēlveidošanai vai citiem orgāniem un audiem, lai izpētītu jaunas terapeitiskās iespējas tādās jomās kā demence vai aptaukošanās.
Šo zināšanu diagrammu spēja izveidot precīzus un ātrus augstas prioritātes gēnu sarakstus dažādām slimībām sniegtu farmācijas uzņēmumiem vērtīgu sākumpunktu, izceļot bioloģiskos mērķus, kurus tie var izpētīt, apstiprināt un potenciāli attīstīt jaunās terapijās daudz efektīvāk nekā tradicionālās atklāšanas metodes.
"Pamatojoties uz šo darbu, mēs paplašināsim zināšanu grafiku dinamiskā, uz pacientu vērstā sistēmā, kas atspoguļo slimības progresēšanu reālajā pasaulē," saka Khaleds. "Tas pavērs jaunas iespējas personalizētai ārstēšanai un prognozēšanai, kad slimība varētu rasties."
Šo pētījumu atbalstīja Medicīnas pētījumu padome, Britu Sirds fonds, Bayer AG un Nacionālā veselības un aprūpes pētniecības institūta (NIHR) Imperial College Biomedical Research Center.
Papildus darbam LMS Deklans ir sirds un asinsvadu AI profesors Britu Sirds fondā un klīniskās tēmas vadītājs Britu Sirds fonda pētniecības izcilības centrā Imperiālas Nacionālajā sirds un plaušu institūtā.
Avoti:
Rjūbs, K.,et al.(2025). Multimodāla redzes zināšanu grafiks par sirds un asinsvadu slimībām. Dabas sirds un asinsvadu pētījumi. doi: 10.1038/s44161-025-00757-4. https://www.nature.com/articles/s44161-025-00757-4