AI -Toolset zeigt Verbindungen zwischen Lungenfibrose und Alterung

Eine neue Forschungsarbeit wurde in Band 17, Ausgabe 8 von veröffentlicht Altern-us Am 8. August 2025 mit dem Titel „AI-gesteuerte Toolset für IPF- und Altern und Lungenfibrose für alternde wissenschaftliche Mitarbeiter mit beschleunigtem Altern“.

In dieser Studie verwendeten die Forscher Fedor Galkin, Shan Chen, Alex Aliper, Alex Zhavoronkov und Feng Ren von Insilico Medicine künstliche Intelligenz (AI), um die Ähnlichkeiten zwischen idiopathischer Lungenfibrose (IPF), einer schweren Lungerkrankung und dem Aging -Prozess zu untersuchen. Ihre Ergebnisse zeigen, dass IPF nicht einfach beschleunigt wird, sondern auch eine deutliche biologische Erkrankung, die durch altersbedingte Funktionsstörungen geprägt ist. Diese Erkenntnis kann zu einem neuen Ansatz bei der Behandlung von Wissenschaftlern und Klinikern mit dieser komplexen Krankheit führen.

IPF betrifft hauptsächlich Personen über 60 Jahre. Es führt zu Narben des Lungengewebes, was es schwieriger macht, zu atmen, und führt häufig zu Atemversagen. Aktuelle Behandlungen können die Krankheit verlangsamen, aber ihr Fortschreiten selten stoppen oder umkehren. Die Forscher verwendeten AI, um gemeinsame biologische Merkmale zwischen Alterung und Fibrose zu identifizieren und neue potenzielle Ziele für die Therapie zu finden.

Das Team entwickelte eine „proteomische Alterungsuhr“ basierend auf Proteindaten von mehr als 55.000 Teilnehmern in der britischen Biobank. Dieses AI-gesteuerte Werkzeug maß das biologische Alter genau und stellte fest, dass Patienten mit schwerem CoVID-19, die ein erhöhtes Risiko für Lungenfibrose haben, auch Anzeichen für eine beschleunigte Alterung aufwiesen. Dies deutet darauf hin, dass Fibrose eine nachweisbare biologische Spur hinterlässt und die Verwendung alternder Uhren bei der Untersuchung altersbedingter Krankheiten unterstützt.

„Für das alternde Takt -Training haben wir die britische Biobank -Sammlung von 55319 proteomischen Olink -NPX -Profilen verwendet, die mit Alter und Geschlecht kommentiert wurden.“

Sie entwickelten auch ein benutzerdefiniertes KI-Modell, IPF-P3GPT, um die Genaktivität in alternden Lungen mit IPF zu vergleichen. Obwohl einige Gene in beiden aktiv waren, zeigten viele das entgegengesetzte Verhalten. Tatsächlich hatten mehr als die Hälfte der gemeinsamen Gene umgekehrte Auswirkungen. Dies bedeutet, dass IPF nicht nur das Altern beschleunigt, sondern auch die normalen Alterungswege des Körpers stört.

Die Studie identifizierte einzigartige molekulare Signaturen, die IPF vom normalen Altern unterscheiden. Während beide Entzündungen und Gewebeumbau beinhalten, führt IPF mehr schädliche Änderungen der Lungenstruktur- und Reparatursysteme vor. Dieser Unterschied könnte die Entwicklung von Arzneimitteln leiten, die spezifisch auf Fibrose abzielen, ohne das normale Altern zu beeinflussen.

Durch die Kombination von KI mit groß angelegten biologischen Daten führt die Studie auch ein leistungsstarkes Werkzeug zur Untersuchung anderer altersbedingter Erkrankungen wie Leber und Nierenfibrose ein. Diese Modelle können personalisierte Behandlungen unterstützen und das Verständnis der Beziehungen zwischen Alterung und Krankheit erweitern und neue Richtungen für die Therapieentwicklung eröffnen.

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