בינה מלאכותית תשפר את הפרוגנוזה והטיפול במחלות אוטואימוניות

אלגוריתם חדש של בינה מלאכותית מתקדמת (AI) עשוי להוביל לתחזיות מדויקות ומוקדמות יותר, כמו גם לפיתוח טיפולים חדשים למחלות אוטואימוניות, בהן מערכת החיסון תוקפת בטעות את התאים והרקמות הבריאים של הגוף עצמו. האלגוריתם מנתח את הקוד הגנטי העומד בבסיס התנאים הללו כדי לדגמן בצורה מדויקת יותר כיצד גנים הקשורים למחלות אוטואימוניות ספציפיות באים לידי ביטוי ומווסתים, וכדי לזהות גנים נוספים בסיכון.

העבודה, שפותחה על ידי צוות חוקרים מהמכללה לרפואה של אוניברסיטת פנסילבניה, עולה על מתודולוגיות קיימות וזיהתה 26% יותר אסוציאציות חדשות של תכונות גנטיות, כך מדווחים החוקרים. עבודתם פורסמה היום בNature Communications.

"לכולנו יש מוטציות ב-DNA שלנו, ועלינו להבין כיצד כל אחת מהמוטציות הללו יכולה להשפיע על הביטוי של גנים הקשורים למחלה, כך שנוכל לחזות את הסיכון למחלה בשלב מוקדם. זה חשוב במיוחד עבור מחלות אוטואימוניות." אמר דג'יאנג ליו, פרופסור מכובד, סגן יו"ר למחקר ומנהל בינה מלאכותית ואינפורמטיקה ביו-רפואית בקולג' לרפואה של אוניברסיטת פנסילבניה ומחבר שותף של המחקר.

"אם אלגוריתם AI יכול לחזות בצורה מדויקת יותר את הסיכון למחלה, זה אומר שנוכל להתערב מוקדם יותר."

גנטיקה והתפתחות מחלות

גנטיקה לרוב עומדת בבסיס התפתחות מחלות. שינויים ב-DNA יכולים להשפיע על ביטוי גנים, שהוא התהליך שבו מידע ב-DNA הופך למוצרים פונקציונליים כמו חלבון. כמה חזק או חלש גן מתבטא יכול להשפיע על הסיכון למחלה.

מחקרי אסוציאציה רחבה של גנומים (GWAS), גישה פופולרית בחקר הגנטיקה האנושית, יכולים לזהות אזורים בגנום הקשורים למחלה או תכונה מסוימת, אך אינם יכולים לאתר גנים ספציפיים המשפיעים על הסיכון למחלה. זה דומה לשיתוף המיקום שלך עם חבר, אבל ללא כוונון עדין בסמארטפון - העיר אולי ברורה, אבל הכתובת מוסתרת.

גם השיטות הקיימות מוגבלות בפירוט הניתוח. ביטוי גנים עשוי להיות ספציפי לסוגי תאים מסוימים. אם הניתוח אינו מבחין בין סוגי תאים שונים, התוצאות עלולות להחמיץ קשרי סיבה ותוצאה אמיתיים בין גרסאות גנטיות וביטוי גנים.

שיטת EXPRESSO

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

הוא גם משלב נתונים גנומיים תלת מימדיים ואפיגנטיקה, המודד כיצד ניתן לשנות גנים על ידי הסביבה כדי להשפיע על מחלות. הצוות יישם EXPRESSO על מערכי נתונים של GWAS עבור 14 מחלות אוטואימוניות, כולל זאבת, מחלת קרוהן, קוליטיס כיבית ודלקת מפרקים שגרונית.

"בשיטה חדשה זו הצלחנו לזהות גנים רבים נוספים למחלות אוטואימוניות שיש להן באמת השפעות ספציפיות לסוג תא, כלומר הן משפיעות רק על סוג מסוים של תאים ולא על אחרים", אמר ביבו ג'יאנג, פרופסור. מהמכללה לרפואה של אוניברסיטת פנסילבניה ומחבר בכיר של המחקר.

יישומים טיפוליים פוטנציאליים

הצוות השתמש במידע זה כדי לזהות תרופות פוטנציאליות למחלות אוטואימוניות. נכון לעכשיו, הם אומרים, אין אפשרויות טיפול טובות לטווח ארוך.

"רוב הטיפולים שואפים להקל על הסימפטומים במקום לרפא את המחלה. זוהי דילמה, מתוך ידיעה שמחלות אוטואימוניות דורשות טיפול ארוך טווח, אך לטיפולים הקיימים יש לרוב תופעות לוואי כל כך גרועות שלא ניתן להשתמש בהן לטווח ארוך. עם זאת., גנומיקה ובינה מלאכותית מציעים דרך מבטיחה לפיתוח תרופות חדשות", אמרה לורה קארל, פרופסור לביוכימיה וביולוגיה מולקולרית במכללת אוניברסיטת פנסילבניה לרפואה ומחברת שותפה של המחקר.

עבודת הצוות הצביעה על תרכובות תרופות שיכולות להפוך את ביטוי הגנים בסוגי תאים הקשורים למחלה אוטואימונית, כגון ויטמין K לקוליטיס כיבית ומטפורמין, שבדרך כלל מרשם לסוכרת מסוג 2, לסוכרת מסוג 1. תרופות אלו, שכבר אושרו על ידי מינהל המזון והתרופות האמריקאי (FDA) כבטוחות ויעילות לטיפול במחלות אחרות, עשויות להיות ניתנות לשימוש מחדש.

צוות המחקר עובד עם עמיתים כדי לבדוק את הממצאים שלהם במעבדה ובסופו של דבר בניסויים קליניים.

לידה וואנג, דוקטורנטית בתוכנית הביוסטטיסטיקה, וצ'קריט חונסריראקול, שקיבל את הדוקטורט שלו בביואינפורמטיקה וגנומיקה ב-2022 ואת התואר הרפואי שלו במאי מאוניברסיטת פנסילבניה, הובילו את המחקר. מחברים נוספים מהמכללה לרפואה של אוניברסיטת פנסילבניה כוללים את האוול מרקוס, העוסקת ב-M.D. ובתואר רפואי; דיי חן, דוקטורנט; פאן ג'אנג, סטודנט לתואר שני; ופאנג צ'ן, פוסט דוקטורט. Xiaowei Zhang, עוזר פרופסור במרכז הרפואי הדרום-מערבי של אוניברסיטת טקסס, הצטרף גם הוא לעבודה.