使用 AI 發(fā)現(xiàn)了早衰疾病和癌癥中隱藏的分子秘密

《細(xì)胞死亡與疾病》上發(fā)表的更新研究涵蓋了第一批合作成果，旨在使用人工智能驅(qū)動的靶點(diǎn)和藥物發(fā)現(xiàn)管道，在與年齡相關(guān)的疾病背景下進(jìn)行基于多組學(xué)的分析。

現(xiàn)有的治療主要癌癥類型的治療策略可能對所有患者都無效。在同一癌癥類型的患者中看到的異質(zhì)性臨床結(jié)果以及對癌癥相關(guān)分子特征的不完全理解導(dǎo)致了失敗的臨床試驗(yàn)，并限制了高級定制療法的發(fā)展。

研究人員指出，迫切需要發(fā)現(xiàn)與治療反應(yīng)相關(guān)的生物標(biāo)志物，以優(yōu)化患者的臨床試驗(yàn)選擇標(biāo)準(zhǔn)，達(dá)到療效終點(diǎn)，并改進(jìn)現(xiàn)有療法。為了找到這些生物標(biāo)志物，科學(xué)家團(tuán)隊研究了來自DNA修復(fù)疾病的基因表達(dá)數(shù)據(jù)集，這些疾病增加了癌癥風(fēng)險，以發(fā)現(xiàn)通常失調(diào)的基因可能參與癌癥進(jìn)展。

研究人員以更受干擾的基因作為生物標(biāo)志物，對33種癌癥類型進(jìn)行了生存分析，并選擇了那些在癌癥患者中表現(xiàn)出高度自信分層的基因。后者對于后續(xù)的靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)尤為重要，因?yàn)榕R床結(jié)果不佳的患者將從更具針對性的治療中獲益更多。

Insilico Medicine的人工智能驅(qū)動的PandaOmics平臺用于進(jìn)行全面的差異基因表達(dá)分析、生存分層和靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)。研究人員在選定的DNA修復(fù)缺陷疾病中發(fā)現(xiàn)了10個具有相似表達(dá)模式的顯著受干擾基因。重要的是，根據(jù)生存分析，大多數(shù)公開的基因進(jìn)一步顯示出至少三種癌癥類型的分層。研究人員將重點(diǎn)放在更下調(diào)的基因CEP135上。

該基因在中心體生物發(fā)生和細(xì)胞分裂中具有關(guān)鍵功能，并與肉瘤患者的生存嚴(yán)重程度相關(guān)。應(yīng)用PandaOmics，他們發(fā)現(xiàn)了臨床療效較差的肉瘤患者的潛在靶點(diǎn)候選。作者將PLK1確定為與CEP135在相同分子途徑中發(fā)揮作用的得分更高的靶點(diǎn)之一，并在體外進(jìn)一步驗(yàn)證了所確定的靶點(diǎn)。