Tehisintellekt parandab autoimmuunhaiguste prognoosi ja ravi

Uus täiustatud tehisintellekti (AI) algoritm võib viia täpsemate ja varasemate prognoosideni, samuti uute ravimeetodite väljatöötamiseni autoimmuunhaiguste jaoks, mille puhul immuunsüsteem ründab ekslikult organismi enda terveid rakke ja kudesid. Algoritm analüüsib nende seisundite aluseks olevat geneetilist koodi, et täpsemalt modelleerida, kuidas spetsiifiliste autoimmuunhaigustega seotud geenid ekspresseeruvad ja reguleeritakse, ning tuvastada täiendavaid riskigeene.

Pennsylvania ülikooli meditsiinikolledži teadlaste meeskonna poolt välja töötatud töö ületab olemasolevad metoodikad ja tuvastas 26% rohkem uusi geeniomaduste seoseid, teatavad teadlased. Nende töö avaldati täna ajakirjas Nature Communications.

"Meil kõigil on DNA-s mutatsioonid ja me peame mõistma, kuidas mõni neist mutatsioonidest võib mõjutada haigusega seotud geenide ekspressiooni, et saaksime varakult haigusriski ennustada. See on eriti oluline autoimmuunhaiguste puhul," ütles Dajiang Liu, tunnustatud professor, teadusuuringute aseesimees ja Pennsylvania ülikooli meditsiinikolledži tehisintellekti ja biomeditsiinilise informaatika direktor ning uuringu kaasautor.

„Kui AI-algoritm suudab haigusriski täpsemalt ennustada, tähendab see, et saame varem sekkuda.”

Geneetika ja haiguste areng

Haiguste arengu aluseks on sageli geneetika. DNA variatsioonid võivad mõjutada geeniekspressiooni, mis on protsess, mille käigus DNA-s sisalduv informatsioon muundatakse funktsionaalseteks toodeteks nagu valk. Kui tugev või nõrk geen avaldub, võib haigusriski mõjutada.

Genoomiülesed assotsiatsiooniuuringud (GWAS), mis on populaarne lähenemisviis inimese geneetikauuringutes, võivad tuvastada genoomi piirkondi, mis on seotud konkreetse haiguse või tunnusega, kuid ei suuda kindlaks määrata konkreetseid geene, mis mõjutavad haigusriski. See sarnaneb oma asukoha jagamisega sõbraga, kuid ilma nutitelefoni peenhäälestuseta – linn võib olla ilmne, kuid aadress on peidetud.

Olemasolevad meetodid on samuti piiratud analüüsi üksikasjadega. Geeniekspressioon võib olla spetsiifiline teatud rakutüüpidele. Kui analüüs ei tee vahet erinevate rakutüüpide vahel, võivad tulemused puududa tõelised põhjus-tagajärg seosed geneetiliste variantide ja geeniekspressiooni vahel.

EXPRESSO meetod

Meeskonna meetod nimega EXPRESSO (Expression PREdiction with Summary Statistics Only) kasutab täiustatud tehisintellekti algoritmi ja analüüsib mononukleaarsete rakkude kvantitatiivsete ekspressioonisignatuuride andmeid, mis seovad geneetilised variandid nende reguleeritavate geenidega.

See integreerib ka 3D-genoomiandmed ja epigeneetika, mis mõõdab, kuidas keskkond saab geene haiguste mõjutamiseks muuta. Meeskond rakendas EXPRESSO GWAS-i andmekogumitele 14 autoimmuunhaiguse jaoks, sealhulgas luupus, Crohni tõbi, haavandiline koliit ja reumatoidartriit.

"Selle uue meetodi abil suutsime tuvastada palju rohkem autoimmuunhaiguste riskigeene, millel on tõesti rakutüübile spetsiifiline toime, mis tähendab, et need mõjutavad ainult teatud tüüpi rakke, mitte teisi," ütles abiprofessor Bibo Jiang. Pennsylvania ülikooli meditsiinikolledžist ja uuringu vanemautorist.

Võimalikud terapeutilised rakendused

Tiim kasutas seda teavet võimalike autoimmuunhaiguste ravimeetodite tuvastamiseks. Praegu pole nende sõnul häid pikaajalisi ravivõimalusi.

"Enamik ravimeetodeid on suunatud pigem sümptomite leevendamisele kui haiguse ravimisele. See on dilemma, teades, et autoimmuunhaigused nõuavad pikaajalist ravi, kuid olemasolevatel ravimeetoditel on sageli nii halvad kõrvalmõjud, et neid ei saa pikaajaliselt kasutada., genoomika ja tehisintellekt pakuvad paljulubavat teed uute ravimite väljatöötamiseks,“ ütles Laura Carrel, Pennsylvania ülikooli meditsiinikolledži biokeemia ja molekulaarbioloogia professor ja uuringu kaasautor.

Meeskonna töö on osutanud ravimühenditele, mis võivad muuta geeniekspressiooni autoimmuunhaigusega seotud rakutüüpides, nagu K-vitamiin haavandilise koliidi korral ja metformiin, mis tavaliselt määratud 2. Tüüpi diabeedi, 1. Tüüpi diabeedi korral. Neid ravimeid, mille USA Toidu- ja Ravimiamet (FDA) on juba heaks kiitnud kui ohutuid ja tõhusaid teiste haiguste raviks, võidakse uuesti kasutusele võtta.

Uurimisrühm töötab kolleegidega, et testida nende tulemusi laboris ja lõpuks ka kliinilistes uuringutes.

Uuringut juhtisid biostatistika programmi doktorant Lida Wang ja Chakrit Khunsriraksakul, kes sai doktorikraadi bioinformaatikas ja genoomikas 2022. Aastal ning meditsiinikraadi mais Pennsylvania ülikoolis. Teised Pennsylvania Ülikooli Meditsiinikolledži autorid on Havell Marcus, kes omandab MD ja meditsiinikraadi; Deyi Chen, doktorant; Fan Zhang, magistrant; ja Fang Chen, järeldoktor. Tööga liitus ka Texase ülikooli Southwesterni meditsiinikeskuse dotsent Xiaowei Zhang.