Använder AI för att bekämpa reumatoid artrit

Använder AI för att bekämpa reumatoid artrit

Fan Zhang, PhD, ser artificiell intelligens som ett sätt att hitta ett effektivt sätt att bekämpa en svårbehandlad fiende: reumatoid artrit.

Zhang är biträdande professor vid avdelningen för reumatologi vid University of Colorado Department of Medicine och är också knuten till avdelningen för biomedicinsk informatik vid Cu Anschutz Medical Campus. Hon fick nyligen ett mycket konkurrenskraftigt anslag från Arthritis Foundation för att främja sitt arbete med att använda AI för att bättre förutsäga uppkomsten av reumatoid artrit (RA) hos vissa patienter, och ett nytt dokument dokumenterar de senaste stegen i hennes arbete.

Zhangs forskningsfokus ligger på att utveckla metoder som inkorporerar datormaskininlärning - med hjälp av algoritmer från data och förutsägelse - för att studera RA och andra autoimmuna sjukdomar, baserat på storskaliga kliniska och prekliniska encellsdatauppsättningar. Detta arbete kan främja riktade insatser som kan förhindra sjukdomsprogression.

Betydande forskning har gjorts om hur man behandlar en patient efter att någon har fått diagnosen. Det har dock gjorts färre studier för att utveckla förebyggande strategier och för att förstå vilka friska personer som löper risk att utveckla RA under de närmaste åren. Det här är mycket svårare. Så vi fokuserar på att förbättra sjukdomsförutsägelser och i slutändan möjliggöra förebyggande av de tidiga sjukdomarna. "

Fan Zhang, PhD, biträdande professor vid avdelningen för reumatologi vid University of Colorado Department of Medicine

Överbrygga datavetenskap med translationell medicin

RA är en kronisk autoimmun sjukdom, vilket betyder att det är en störning där kroppens immunsystem av misstag attackerar sina egna friska vävnader och orsakar inflammation. Även om RA ofta förknippas med svullnad, smärta och stelhet i lederna, kan det påverka olika delar av kroppen, inklusive hjärtat och lungorna.

Det uppskattas att omkring 18 miljoner människor lever med RA världen över, varav 1,5 miljoner bor i USA. Nästan tre gånger så många kvinnor har sjukdomen som män.

Tillgängliga behandlingar kan minska inflammation och ge viss lindring, men det finns inga effektiva förebyggande behandlingar och inga botemedel. Orsaken är osäker, även om RA har kopplats till vissa gener som kan utlösas av ett antal yttre faktorer.

Forskning har visat att många människor som i slutändan utvecklar RA-symtom upplever immunologiska abnormiteter som kan upptäckas trots att blodprov dyker upp flera år innan symtomen. Längden på denna symtomfria "prekliniska" period kan dock variera kraftigt, och vissa personer med dessa abnormiteter utvecklar aldrig hela sjukdomen.

Vad som behövs, säger Zhang, är mer exakta sätt att förutsäga vilka personer med prekliniska avvikelser - eller med en familjehistoria av RA - som kommer att utvecklas till fullskalig sjukdom och hur snabbt.

Zhang beskriver sitt arbete som en "bro" mellan datavetenskap och translationell medicin.

"Vår forskning är väldigt tvärvetenskaplig", säger Zhang. "Vi har storskalig data från patienter med autoimmuna sjukdomar, så vi kan tillämpa våra AI-verktyg på olika kohorter av patienter."

Zhangs team analyserar data om genetik, genomik, epigenetik, protein och andra faktorer hos enskilda celler vid olika tidpunkter under långa tidsperioder - känd som encells multimodal sekvensering. "Genom att sätta ihop alla dessa saker kan vi hoppas att mer robust identifiera nya och mer exakta markörer för förutsägelse, kombinerat med kliniska egenskaper," säger hon.

Vimpel viktiga immunologiska förändringar

Studien som presenterades i Zhangs nya arbete - "Deep immunophenotyping reveals circulating activated lymphocytes in people at risk for rheumatoid arthritis" publicerad 17 mars i Journal of Clinical Investigation - hjälpte till att etablera grunden för dess nästa forskningsfas, med stöd av ett nytt anslag från Arthritis Foundation.

Med denna nya finansiering kommer Zhangs labb att tillämpa sina avancerade beräkningsverktyg på komplexa datamängder som samlats in från en stor preklinisk studie som kallas Stopra. Detta, säger Zhang, kommer att stärka hennes samarbete med Cus reumatolog Kevin Deane, MD, PhD, eftersom de jämför människor som gjorde det med de som inte gjorde det. Syftet är att fastställa förändringar i immunsystemet i samband med progression från preklinisk Rau-artrit till symtom.

I denna artikel, finansierad av ett anslag från National Institutes of Health, analyserade Zhang och hennes kollegor RNA- och proteinuttryck i celler för att jämföra personer som löper risk att utveckla RA med symtom och friska människor. De fann "signifikanta" skillnader i vissa typer av immunceller, särskilt expansionen av specifika T-cellssubtyper, i riskgruppen.

Dessa celler "kan vara en lovande markör" för RA-debut, säger Zhang, och kan leda till förbättrade förebyggande strategier. Men hon säger att det är "fortfarande en väg bort" och kräver ännu större och mer geografiskt varierande datamängder för att avgöra om resultaten de ser håller.

Zhang är motsvarande författare till denna artikel; Hennes labbs postdoktor, Jun Inamo, MD, PhD, är den första författaren; och Deane och en annan reumatologikollega, V. Michael Holers, MD, är bland co-seniorförfattarna.

Zhang, som var på Cu Anschutz i drygt tre år efter ett postdoktoralt stipendium vid Harvard Medical School, säger att Aurora-campus är lämpat för den här typen av samarbete, "med all expertis och resurser som omger dig.

Källor: