Umelá inteligencia zlepší prognózu a liečbu autoimunitných ochorení

Nový pokročilý algoritmus umelej inteligencie (AI) by mohol viesť k presnejším a skorším predpovediam a novým liečebným postupom pre autoimunitné ochorenia, pri ktorých imunitný systém omylom napáda zdravé bunky a tkanivá tela. Algoritmus analyzuje genetický kód, ktorý je základom týchto ochorení, aby presnejšie modeloval, ako sa exprimujú a regulujú gény spojené so špecifickými autoimunitnými ochoreniami, a aby identifikoval ďalšie rizikové gény.

Výskumníci uvádzajú, že práca, ktorú vyvinul tím výskumníkov na Lekárskej fakulte Pensylvánskej univerzity, prekonáva existujúce metodiky a identifikovala o 26 % viac nových súvislostí medzi genetickými znakmi. Ich práca bola dnes publikovaná v časopise Nature Communications.

„Všetci máme v DNA mutácie a musíme pochopiť, ako by ktorákoľvek z týchto mutácií mohla ovplyvniť expresiu génov súvisiacich s ochorením, aby sme mohli včas predpovedať riziko ochorenia. Toto je obzvlášť dôležité pri autoimunitných ochoreniach,“ povedal Dajiang Liu, významný profesor, podpredseda pre výskum a riaditeľ umelej inteligencie a biomedicínskej informatiky na Lekárskej fakulte University of Pennsylvania a spoluautor štúdie.

„Ak algoritmus umelej inteligencie dokáže presnejšie predpovedať riziko ochorenia, znamená to, že môžeme zasiahnuť skôr.“

Genetika a vývoj chorôb

Genetika je často základom vývoja chorôb. Variácie v DNA môžu ovplyvniť génovú expresiu, čo je proces, pri ktorom sa informácia v DNA premieňa na funkčné produkty, ako sú bielkoviny. To, ako silno alebo slabo je gén exprimovaný, môže ovplyvniť riziko ochorenia.

Celogenómové asociačné štúdie (GWAS), populárny prístup vo výskume ľudskej genetiky, dokážu identifikovať oblasti genómu, ktoré sú spojené s konkrétnou chorobou alebo znakom, ale nedokážu presne určiť gény, ktoré ovplyvňujú riziko ochorenia. Je to ako zdieľať svoju polohu s priateľom, ale bez jemného doladenia na smartfóne – mesto môže byť zrejmé, ale adresa je skrytá.

Súčasné metódy sú tiež obmedzené v detailoch svojej analýzy. Génová expresia môže byť špecifická pre určité typy buniek. Ak analýza nerozlišuje medzi rôznymi typmi buniek, výsledky môžu prehliadať skutočné príčinno-následkové vzťahy medzi genetickými variantmi a génovou expresiou.

Metóda EXPRESSO

Metóda tímu s názvom EXPRESSO (EXpression PREdiction with Summary Statistics Only - predikcia expresie iba so súhrnnou štatistikou) využíva pokročilejší algoritmus umelej inteligencie a analyzuje údaje z kvantitatívnych expresných podpisov mononukleárnych buniek, ktoré spájajú genetické varianty s génmi, ktoré regulujú.

Taktiež integruje 3D genomické dáta a epigenetiku, ktorá meria, ako môžu byť gény modifikované prostredím a ovplyvňovať tak ochorenie. Tím aplikoval EXPRESSO na súbory údajov GWAS pre 14 autoimunitných ochorení vrátane lupusu, Crohnovej choroby, ulceróznej kolitídy a reumatoidnej artritídy.

„S touto novou metódou sme dokázali identifikovať oveľa viac génov rizikových pre autoimunitné ochorenia, ktoré majú skutočne špecifické účinky na bunkový typ, čo znamená, že ovplyvňujú iba určitý typ buniek a nie iné,“ povedal Bibo Jiang, odborný asistent na Lekárskej fakulte Pensylvánskej univerzity a hlavný autor štúdie.

Potenciálne terapeutické aplikácie

Tím použil tieto informácie na identifikáciu potenciálnych liečebných postupov pre autoimunitné ochorenia. V súčasnosti podľa nich neexistujú žiadne dobré možnosti dlhodobej liečby.

„Väčšina liečebných postupov je zameraná na zmiernenie symptómov, a nie na vyliečenie choroby. Je to dilema, keďže autoimunitné ochorenia vyžadujú dlhodobú liečbu, ale existujúce liečebné postupy majú často také negatívne vedľajšie účinky, že ich nemožno dlhodobo používať. Genomika a umelá inteligencia však ponúkajú sľubnú cestu k vývoju nových liečebných postupov,“ povedala Laura Carrel, profesorka biochémie a molekulárnej biológie na Lekárskej fakulte University of Pennsylvania a spoluautorka štúdie.

Práca tímu poukázala na liečivá, ktoré dokážu zvrátiť génovú expresiu v typoch buniek spojených s autoimunitnými ochoreniami, ako je vitamín K na ulceróznu kolitídu a metformín, ktorý sa bežne predpisuje na diabetes 2. typu, na diabetes 1. typu. Tieto lieky, ktoré už schválil americký Úrad pre kontrolu potravín a liečiv (FDA) ako bezpečné a účinné na liečbu iných ochorení, by sa mohli potenciálne opätovne použiť.

Výskumný tím spolupracuje s kolegami na testovaní svojich zistení v laboratóriu a nakoniec v klinických skúškach.

Štúdiu viedli Lida Wang, doktorandka v programe bioštatistika, a Chakrit Khunsriraksakul, ktorý v roku 2022 získa doktorát z bioinformatiky a genomiky a v máji titul z medicíny na University of Pennsylvania. Medzi ďalších autorov z University of Pennsylvania College of Medicine patria Havell Marcus, ktorý v súčasnosti študuje doktorát a medicínu; Deyi Chen, postdoktorand; Fang Zhang, doktorand; a Fang Chen, postdoktorand. K práci sa pripojila aj Xiaowei Zhang, odborná asistentka na University of Texas Southwestern Medical Center.