Grafi znanja, ki temeljijo na slikah, razkrivajo nove cilje za zdravljenje bolezni srca

Transparenz: Redaktionell erstellt und geprüft.
Veröffentlicht am

Grafi znanja so močno orodje za združevanje informacij iz bioloških baz podatkov in povezovanje že znanega znanja o genih, boleznih, zdravljenjih, molekularnih poteh in simptomih v strukturirano mrežo. Do sedaj ni bilo podrobnih, individualnih informacij o tem, kako prizadeti organ dejansko izgleda in deluje. Najnovejša raziskava pod vodstvom podoktorskega raziskovalca dr. Khaleda Rjooba in ...

Grafi znanja, ki temeljijo na slikah, razkrivajo nove cilje za zdravljenje bolezni srca

Grafi znanja so močno orodje za združevanje informacij iz bioloških baz podatkov in povezovanje že znanega znanja o genih, boleznih, zdravljenjih, molekularnih poteh in simptomih v strukturirano mrežo. Do sedaj ni bilo podrobnih, individualnih informacij o tem, kako prizadeti organ dejansko izgleda in deluje.

Najnovejša raziskava, ki sta jo vodila podoktorski raziskovalec dr. Khaled Rjoob in vodja skupine profesor Declan O'Regan iz skupine za računalniško slikanje srca pri Laboratoriju za medicinske znanosti MRC, je to tehnologijo dodatno razvila tako, da je prvič dodala slikovne podatke v graf znanja. CardioKG ponuja podroben pregled zgradbe in delovanja srca, kar močno izboljša natančnost napovedovanja, kateri geni so povezani z boleznimi in ali jih obstoječa zdravila lahko zdravijo.

Zajemite srčne variacije

Za razvoj CardioKG je skupina uporabila podatke o slikanju srca 4.280 udeležencev Biobank v Združenem kraljestvu z atrijsko fibrilacijo, srčnim popuščanjem ali srčnim infarktom, kot tudi 5.304 zdravih udeležencev, in zajela variacije v strukturi in delovanju srca. Skupno je bilo ustvarjenih več kot 200.000 funkcij, ki temeljijo na slikah in so bile uporabljene za usposabljanje modela. Ekipa je to integrirala s podatki iz 18 različnih bioloških baz podatkov in uporabila umetno inteligenco (AI) za napovedovanje povezav med geni in boleznimi ter priložnosti za preoblikovanje zdravil.

Ena od prednosti grafov znanja je, da vključujejo informacije o genih, zdravilih in boleznih. To pomeni, da imate več priložnosti za odkrivanje novih terapij. Ugotovili smo, da je vključitev slikanja srca v graf spremenila način prepoznavanja novih genov in zdravil.«

Profesor Declan O'Regan, Skupina za računalniško slikanje srca, Laboratorij za medicinske znanosti MRC

Napovedovanje novih priložnosti za droge

Model je identificiral seznam novih genov, povezanih z boleznijo, in napovedal dve zdravili za zdravljenje bolezni srca; Metotreksat, zdravilo za revmatoidni artritis, bi lahko izboljšalo srčno popuščanje, gliptini, ki se uporabljajo za zdravljenje sladkorne bolezni, pa bi lahko pomagali pri atrijski fibrilaciji. Ekipa je tudi presenetljivo odkrila, da ima kofein, zaradi katerega je srce bolj razdražljivo, zaščitni učinek pri bolnikih z atrijsko fibrilacijo, ki imajo nereden in hiter utrip.

»Vznemirljivo je, da obstajajo druge nedavne študije na tem področju, ki podpirajo naše predhodne rezultate,« pravi Declan. "To poudarja ogromen potencial grafov znanja pri odkrivanju obstoječih zdravil, ki bi jih lahko uporabili kot nova zdravljenja."

Razširitev tehnologije na druge organe

CardioKG ponuja tehnologijo dokaza koncepta, ki lahko seže daleč onkraj srca. Raziskovalci bi zdaj lahko razvili grafe znanja, ki bi združili slikovne podatke, kjerkoli obstaja slikanje organov, kar pomeni, da bi lahko isti pristop uporabili za skeniranje možganov, slikanje telesne maščobe ali druge organe in tkiva, da bi raziskali nove terapevtske možnosti na področjih, kot sta demenca ali debelost.

Sposobnost teh grafov znanja za ustvarjanje natančnih in hitrih seznamov visoko prioritetnih genov za vrsto bolezni bi farmacevtskim podjetjem zagotovila dragoceno izhodišče, ki poudarja biološke tarče, ki jih lahko raziskujejo, potrdijo in potencialno razvijejo v nove terapije veliko bolj učinkovito kot tradicionalne metode odkrivanja.

»Na podlagi tega dela bomo razširili graf znanja v dinamičen okvir, osredotočen na bolnika, ki zajema napredovanje bolezni v resničnem svetu,« pravi Khaled. "To bo odprlo nove priložnosti za prilagojeno zdravljenje in napovedovanje, kdaj se bo bolezen verjetno pojavila."

To študijo so podprli Svet za medicinske raziskave, British Heart Foundation, Bayer AG in Center za biomedicinske raziskave Imperial College Nacionalnega inštituta za raziskave zdravja in nege (NIHR).

Poleg svoje vloge pri LMS je Declan profesor za kardiovaskularno umetno inteligenco pri British Heart Foundation in vodja kliničnih tem za Center za raziskovalno odličnost British Heart Foundation pri Imperialovem nacionalnem inštitutu za srce in pljuča.


Viri:

Journal reference:

Rjoob, K.,et al.(2025). Multimodalni graf znanja o kardiovaskularnih boleznih. Kardiovaskularne raziskave Nature. doi: 10.1038/s44161-025-00757-4.  https://www.nature.com/articles/s44161-025-00757-4