人工智能预测系统助力Castleman病治疗取得突破AI Prediction System for Idiopathic Multicentric Castleman's Disease

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.azorobotics.com美国 - 英语2025-02-06 22:00:00 - 阅读时长4分钟 - 1537字
宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院的研究团队利用人工智能和机器学习技术,成功找到了一种可能有效治疗特发性多中心Castleman病(iMCD)的药物——adalimumab,这一发现不仅挽救了一位患者的生命,还为更多罕见病的治疗带来了希望。
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人工智能预测系统助力Castleman病治疗取得突破

宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院的研究团队利用人工智能(AI)和机器学习技术,确定了adalimumab(一种已被FDA批准用于治疗如克罗恩病和关节炎等疾病的单克隆抗体)可能是治疗特发性多中心Castleman病(iMCD)的最佳候选药物。这项研究发表在《新英格兰医学杂志》(NEJM)上。

该人工智能工具通过筛选4,000种现有药物,找到了一种挽救了一位iMCD患者生命的药物。这种疾病非常罕见,治疗选择有限,生存率极低。这项成果不仅对iMCD患者意义重大,也为其他罕见病的治疗带来了希望。

研究团队的平行实验还揭示了肿瘤坏死因子(TNF),即adalimumab抑制的一种特定蛋白,可能在iMCD中起作用。他们发现,在最严重的iMCD患者中,TNF信号水平显著升高。进一步研究表明,当激活来自iMCD患者的免疫细胞时,这些细胞产生的TNF比健康细胞更多。

研究的高级作者、宾夕法尼亚大学转化医学和人类遗传学副教授David Fajgenbaum博士和患者的医生、温哥华综合医院血液科医生Luke Chen博士认为这些结果具有重要意义,并决定首次尝试使用TNF抑制剂治疗iMCD患者。

“这位患者原本即将进入临终关怀阶段,但现在他已经接近两年的缓解期。这不仅是对他个人和iMCD的重大胜利,也展示了机器学习在寻找更多疾病治疗方法方面的潜力。”David Fajgenbaum博士说道。

药物再利用是指将现有药物用于不同于其原始用途的新目的。尽管许多疾病的症状、预后和病因可能大不相同,但它们在体内可能存在一些共同的特征,例如共同的基因突变或分子触发因素,从而可以用同一种药物进行治疗。

十多年前,Fajgenbaum博士本人患有iMCD,他通过自己的研究发现了挽救生命的再利用药物,使自己保持了长期缓解。为了让更多患者获得拯救生命的再利用药物,他共同创立了非营利组织Every Cure,并加入了宾夕法尼亚大学的教职团队。该组织旨在利用人工智能分析大量数据,评估已批准药物作为罕见病潜在治疗手段的效果。

本次研究中使用的AI平台是由宾夕法尼亚州立大学生命科学Huck研究所和计算机科学与工程系的研究助理Chunyu Ma和副教授David Koslicki开发的。

在这项研究之前,该患者已经经历了多次治疗失败,即将进入临终关怀阶段。特发性多中心Castleman病是一种细胞因子风暴紊乱。在细胞因子风暴期间,免疫系统会释放过多的炎症细胞因子,导致过度且有害的免疫反应,损害身体组织和器官。对于iMCD患者来说,这可能导致危及生命的多器官衰竭、淋巴结肿大和全身炎症。

在接受adalimumab治疗之前,该患者遇到了这些问题。

即使每年美国仅诊断出5,000例Castleman病,这项研究的结果仍有可能挽救更多人的生命。

“在美国,每年可能有几百名患者,在全球范围内可能有几千名患者,正处于类似的致命发作状态。虽然还需要更多的研究,但我希望其中许多人可以从这种新疗法中受益。”David Fajgenbaum博士表示。

该研究强调了结合多种科学研究方法的重要性,而不仅仅是依赖于人工智能、实验室工作或临床研究技术。

Fajgenbaum及其同事计划今年开始一项临床试验,以研究另一种再利用药物对iMCD的影响。这次的药物是JAK1/2抑制剂。

这项研究得到了美国国立心肺血液研究所、食品和药物管理局、国家推进转化科学中心(NCATS)、健康高级研究项目机构、Chan Zuckerberg倡议、Lyda Hill慈善机构、Arnold Ventures、Elevate Prize基金会、Carolyn Smith基金会和Castleman病协作网络的支持。


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