בינה מלאכותית תשפר את הפרוגנוזה והטיפול במחלות אוטואימוניות

אלגוריתם חדש ומתקדם של בינה מלאכותית (AI) עשוי להוביל לחיזוי מדויק ומוקדם יותר ולטיפולים חדשים למחלות אוטואימוניות, שבהן מערכת החיסון תוקפת בטעות את התאים והרקמות הבריאים של הגוף עצמו. האלגוריתם מנתח את הקוד הגנטי העומד בבסיס מצבים אלה כדי לדמות בצורה מדויקת יותר כיצד גנים הקשורים למחלות אוטואימוניות ספציפיות באים לידי ביטוי ומווסתים, ולזהות גנים נוספים בסיכון.

המחקר, שפותח על ידי צוות חוקרים במכללה לרפואה של אוניברסיטת פנסילבניה, עולה בביצועיו על המתודולוגיות הקיימות וזיהה 26% יותר קשרים חדשים בין גנים לתכונות, כך מדווחים החוקרים. עבודתם פורסמה היום בכתב העת Nature Communications.

"לכולנו יש מוטציות ב-DNA שלנו, ואנחנו צריכים להבין כיצד כל אחת מהמוטציות הללו עשויה להשפיע על הביטוי של גנים הקשורים למחלות כדי שנוכל לחזות את הסיכון למחלות מוקדם. זה חשוב במיוחד עבור מחלות אוטואימוניות", אמר דאג'יאנג ליו, פרופסור מכובד, סגן יו"ר למחקר ומנהל בינה מלאכותית ואינפורמטיקה ביו-רפואית במכללה לרפואה של אוניברסיטת פנסילבניה ושותף לכתיבת המחקר.

"אם אלגוריתם של בינה מלאכותית יכול לחזות בצורה מדויקת יותר את הסיכון למחלות, זה אומר שנוכל להתערב מוקדם יותר."

גנטיקה והתפתחות מחלות

גנטיקה עומדת לעיתים קרובות בבסיס התפתחותן של מחלות. שינויים ב-DNA יכולים להשפיע על ביטוי גנים, שהוא התהליך שבו מידע ב-DNA מומר לתוצרים פונקציונליים כמו חלבון. עוצמתו או חלשותו של גן יכולה להשפיע על הסיכון למחלות.

מחקרי אסוציאציה כלל-גנומיים (GWAS), גישה פופולרית במחקר הגנטיקה האנושית, יכולים לזהות אזורים בגנום הקשורים למחלה או תכונה מסוימת, אך הם אינם יכולים לאתר במדויק את הגנים הספציפיים המשפיעים על הסיכון למחלות. זה כמו לשתף את המיקום שלך עם חבר, אבל בלי הכוונון העדין בטלפון החכם שלך - העיר אולי ברורה מאליה, אבל הכתובת מוסתרת.

השיטות הנוכחיות מוגבלות גם בפרטי הניתוח שלהן. ביטוי גנים יכול להיות ספציפי לסוגי תאים מסוימים. אם הניתוח אינו מבחין בין סוגי תאים שונים, התוצאות עלולות להחמיץ קשרי סיבה ותוצאה אמיתיים בין וריאנטים גנטיים לביטוי גנים.

שיטת EXPRESSO

השיטה של הצוות, הנקראת EXPRESSO (EXpression PREDiction with Summary Statistics Only), משתמשת באלגוריתם בינה מלאכותית מתקדם יותר ומנתחת נתונים מחתימות ביטוי כמותיות של תאים חד-גרעיניים המקשרות בין וריאנטים גנטיים לגנים שהם מווסתים.

כמו כן, הוא משלב נתונים גנומיים תלת-ממדיים ואפיגנטיקה, אשר מודדת כיצד גנים יכולים להשתנות על ידי הסביבה כדי להשפיע על מחלות. הצוות יישם את EXPRESSO על מערכי נתונים של GWAS עבור 14 מחלות אוטואימוניות, כולל זאבת, מחלת קרוהן, קוליטיס כיבית ודלקת מפרקים שגרונית.

"בעזרת שיטה חדשה זו, הצלחנו לזהות גנים רבים יותר הגורמים לסיכון למחלות אוטואימוניות, אשר באמת בעלי השפעות ספציפיות לסוג תא, כלומר הם משפיעים רק על סוג מסוים של תא ולא על אחרים", אמר ביבו ג'יאנג, פרופסור עוזר במכללה לרפואה של אוניברסיטת פנסילבניה ומחבר בכיר של המחקר.

יישומים טיפוליים פוטנציאליים

הצוות השתמש במידע זה כדי לזהות טיפולים פוטנציאליים למחלות אוטואימוניות. נכון לעכשיו, לדבריהם, אין אפשרויות טיפול טובות לטווח ארוך.

"רוב הטיפולים מכוונים להקל על התסמינים ולא לרפא את המחלה. זוהי דילמה, בידיעה שמחלות אוטואימוניות דורשות טיפול ארוך טווח, אך טיפולים קיימים לעיתים קרובות סובלים מתופעות לוואי כה קשות עד שלא ניתן להשתמש בהם לטווח ארוך. עם זאת, גנומיקה ובינה מלאכותית מציעות דרך מבטיחה לפיתוח טיפולים חדשים", אמרה לורה קארל, פרופסור לביוכימיה וביולוגיה מולקולרית במכללה לרפואה של אוניברסיטת פנסילבניה ושותפה לכתיבת המחקר.

עבודת הצוות הצביעה על תרכובות תרופתיות שיכולות להפוך את ביטוי הגנים בסוגי תאים הקשורים למחלות אוטואימוניות, כגון ויטמין K לטיפול בקוליטיס כיבית ומטפורמין, התרופה הנפוצה לטיפול בסוכרת מסוג 2, לטיפול בסוכרת מסוג 1. תרופות אלו, שכבר אושרו על ידי מנהל המזון והתרופות האמריקאי (FDA) כבטוחות ויעילות לטיפול במחלות אחרות, עשויות להיות בעלות ייעוד חוזר.

צוות המחקר עובד עם עמיתים כדי לבחון את ממצאיהם במעבדה, ובסופו של דבר, בניסויים קליניים.

לידה וואנג, דוקטורנטית בתוכנית לביוסטטיסטיקה, וצ'אקריט ח'ונסריראקסקול, שיקבל את הדוקטורט שלו בביואינפורמטיקה וגנומיקה בשנת 2022 ואת התואר הרפואי שלו במאי מאוניברסיטת פנסילבניה, הובילו את המחקר. מחברים נוספים ממכללת הרפואה של אוניברסיטת פנסילבניה כוללים את האוול מרקוס, הלומד לדוקטורט ולתואר רפואי; דיי צ'ן, עמית פוסט-דוקטורט; פאנג ג'אנג, סטודנט לתואר שני; ופאנג צ'ן, עמית פוסט-דוקטורט. כמו כן, הצטרף לעבודה שיאווויי ג'אנג, פרופסור עוזר במרכז הרפואי הדרום-מערבי של אוניברסיטת טקסס.