KI nutzen, um rheumatoide Arthritis zu bekämpfen

Fan Zhang, PhD, sieht künstliche Intelligenz als einen Weg, um einen wirksamen Weg zur Bekämpfung eines unlösbaren Feindes zu finden: rheumatoide Arthritis.

Zhang ist Assistenzprofessor an der Abteilung für Rheumatologie der Universität von Colorado Department of Medicine und auch mit der Abteilung für biomedizinische Informatik auf dem medizinischen Campus des Cu Anschutz -Campus verbunden. Sie erhielt kürzlich ein stark wettbewerbsfähiges Stipendium von der Arthritis Foundation, um ihre Arbeit bei der Nutzung von KI zu fördern, um den Beginn der rheumatoiden Arthritis (RA) bei bestimmten Patienten besser vorherzusagen, und ein neues Papier dokumentiert die neuesten Schritte in ihrer Arbeit.

Der Forschungsfokus von Zhang liegt auf der Entwicklung von Methoden, die das maschinelle Lernen des Computers beinhalten-mithilfe von Algorithmen aus Daten und Vorhersagen-, um RA und andere Autoimmunerkrankungen zu untersuchen, wodurch sich auf groß angelegte klinische und präklinische Einzelzell-Datensätze stützt. Diese Arbeit könnte zielgerichtete Interventionen vorantreiben, die das Fortschreiten der Krankheit verhindern könnten.

Es wurden signifikante Untersuchungen zur Behandlung eines Patienten durchgeführt, nachdem jemand diagnostiziert wurde. Es gab jedoch weniger Studien zur Entwicklung von Präventionsstrategien und zur Erkenntnis, welche gesunden Menschen in den nächsten Jahren der Entwicklung von RA ausgesetzt sind. Das ist viel schwieriger. Wir konzentrieren uns also auf die Verbesserung der Krankheitsvorhersage und ermöglichen letztendlich die Vorbeugung der frühen Krankheiten. „

Fan Zhang, PhD, Assistenzprofessor der Abteilung für Rheumatologie der Universität von Colorado Department of Medicine

Überbrückungsdatenwissenschaft mit Translationsmedizin

RA ist eine chronische Autoimmunerkrankung, was bedeutet, dass es sich um eine Störung handelt, bei der das Immunsystem des Körpers fälschlicherweise sein eigenes gesundes Gewebe angreift und Entzündungen verursacht. Obwohl RA häufig mit Schwellungen, Schmerzen und Steifheit in den Gelenken verbunden ist, kann es verschiedene Körperteile, einschließlich Herz und Lunge, beeinflussen.

Schätzungen zufolge leben weltweit rund 18 Millionen Menschen mit RA, 1,5 Millionen davon in den Vereinigten Staaten. Fast dreimal so viele Frauen haben die Störung wie Männer.

Verfügbare Behandlungen können Entzündungen reduzieren und eine gewisse Erleichterung liefern, es gibt jedoch keine wirksamen vorbeugenden Behandlungen und keine Heilmittel. Die Ursache ist ungewiss, obwohl RA mit bestimmten Genen in Verbindung gebracht wurde, die durch eine Reihe externer Faktoren ausgelöst werden können.

Untersuchungen haben gezeigt, dass viele Menschen, die letztendlich RA -Symptome entwickeln, immunologische Anomalien erleben, die festgestellt werden können, obwohl Blutuntersuchungen Jahre vor den Symptomen auftreten. Die Länge dieser symptomfreien „präklinischen“ Phase kann jedoch stark variieren, und einige Menschen mit diesen Anomalien entwickeln nie die volle Erkrankung.

Was nötig ist, sagt Zhang, sind genauere Möglichkeiten, um vorherzusagen, welche Menschen mit präklinischen Anomalien – oder mit einer Familiengeschichte von RA – zu der vollen Erkrankung und wie schnell führen werden.

Zhang beschreibt ihre Arbeit als „Brücke“ zwischen Data Science und Translational Medicine.

„Unsere Forschung ist sehr interdisziplinär“, sagt Zhang. „Wir haben groß angelegte Daten von Patienten mit Autoimmunerkrankungen, sodass wir unsere KI-Tools auf verschiedene Kohorten von Patienten anwenden können.“

Zhangs Team analysiert Daten zu Genetik, Genomik, Epigenetik, Protein und anderen Faktoren einzelner Zellen zu verschiedenen Zeitpunkten über lange Zeiträume-bekannt als Single-Cell-Multi-Modal-Sequenzierung. „Wenn wir all diese Dinge zusammenfügen, können wir hoffen, dass wir robuster neue und genauere Marker für die Vorhersage identifizieren, kombiniert mit klinischen Eigenschaften“, sagt sie.

Wimpeln Sie wichtige immunologische Veränderungen

Die in Zhangs neue Arbeit vorgestellte Studie – „Deep Immunphenotyping zeigt, dass zirkulierende aktivierte Lymphozyten bei Personen mit dem Risiko für rheumatoide Arthritis mit dem Risiko mit dem am 17. März im Journal of Clinical Investigation veröffentlichten Rheumatoid -Arthritis enthüllt wurden, half, die Stiftung für ihre nächste Forschungsphase zu schaffen, unterstützt durch ein neues Stipendium der Arthritis Foundation.

Mit dieser neuen Finanzierung wird das Labor von Zhang seine erweiterten Computertools auf komplexe Datensätze anwenden, die aus einer großen präklinischen Versuch namens Stopra gesammelt wurden. Dies, sagt Zhang, wird ihre Zusammenarbeit mit der Cu -Rheumatologin Kevin Deane, MD, PhD, stärken, da sie Menschen vergleichen, die mit denen mit denen vergleicht, die es nicht taten. Ziel ist es, Veränderungen des Immunsystems zu bestimmen, das mit dem Fortschreiten von präklinischer Rau -Arthritis zu Symptomen verbunden ist.

In dieser Veröffentlichung, finanziert von einem National Institutes of Health Grant, analysierten Zhang und ihre Kollegen die RNA- und Proteinexpression in Zellen, um Menschen mit dem Risiko zu vergleichen, RA mit Symptomen und gesunden Menschen zu entwickeln. Sie fanden „signifikante“ Unterschiede in bestimmten Arten von Immunzellen, insbesondere die Expansion spezifischer T-Zell-Subtypen, in der gefährdeten Gruppe.

Diese Zellen „könnten ein vielversprechender Marker sein“ für RA -Beginn, sagt Zhang und könnten zu verbesserten Präventionsstrategien führen. Aber sie sagt, dass es „immer noch weit weg“ ist und noch größere und geografisch vielfältigere Datensätze erforderlich ist, um festzustellen, ob die Ergebnisse, die sie sehen, hält.

Zhang ist der entsprechende Autor dieser Veröffentlichung; Der Postdoktorand ihres Labors, Jun Inamo, MD, PhD, ist der erste Autor; und Deane und ein anderer Rheumatologie-Kollege, V. Michael Holers, MD, gehören zu den Co-Senior-Autoren.

Zhang, der nach einem Postdoc -Stipendium an der Harvard Medical School etwas mehr als drei Jahre an der Cu Anschutz war, sagt, der Aurora -Campus sei für diese Art von Zusammenarbeit geeignet, „mit allen Fachkenntnissen und Ressourcen, die Sie umgeben.

Quellen: