由克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）领导的研究团队已经使用先进的AI模型揭示了帕金森病进展中的遗传因素，并确定了可以重新用于治疗的现有药物，这可能加速新型疗法的发展。这项研究发表在《npj帕金森病》期刊上，采用了系统生物学方法，利用AI整合和分析多种数据，包括基因组、蛋白质组、药物和患者数据，以发现传统分析可能遗漏的模式。
该研究由克利夫兰诊所基因组中心（CCGC）主任Feixiong Cheng领导，他是系统生物学领域的专家。第一作者、Cheng实验室的博士后研究员Lijun Dou表示：“帕金森病是继痴呆症之后第二常见的神经退行性疾病，但目前我们尚无办法阻止或减缓其在全球数百万患者中的进展；我们目前能做的只是管理症状。迫切需要开发新的疾病修饰疗法来治疗帕金森病。”
帕金森病的进展难以应对，部分原因是涉及的遗传突变通常位于不编码蛋白质的DNA非编码区，但这些区域会影响基因功能。“许多已知与帕金森病相关的遗传突变位于我们的DNA非编码区，而不是实际的基因中。”Dou补充道，“我们知道非编码区的变异会影响不同基因的功能，但我们不知道哪些基因在帕金森病中受到影响。”
通过创新的AI模型，研究团队将与帕金森病相关的遗传变异与多个大脑特异性DNA和基因表达数据集进行交叉引用，从而确定哪些基因受非编码区变异的影响。然后，他们将这些发现与蛋白质和互作组数据集整合，以确定这些基因突变如何影响其他脑蛋白。研究人员确定了几种潜在的风险基因，如SNCA和LRRK2，当这些基因失调时会导致脑部炎症。
研究并未止步于基因鉴定。研究团队还探索了是否可以使用现有的药物靶向这些基因，以避免通常需要15年的时间来开发和批准新药。“帕金森病患者无法等待那么长时间获得新的治疗选择，因为他们的病情会继续恶化。如果我们能够重新利用已获FDA批准的药物，我们可以大大缩短患者获得新选择的时间。”Cheng表示。
通过将遗传发现与药物数据库整合，研究团队确定了多个候选药物。他们查阅电子健康记录后发现，服用某些已识别药物（如降胆固醇药物辛伐他汀）的患者患帕金森病的可能性较低。
“使用传统方法，完成我们用来识别基因、蛋白质和药物的任何步骤都将非常耗费资源和时间。”Dou补充说，“我们的集成网络分析显著加快了这一过程，并确定了多个候选药物，增加了我们找到新解决方案的机会。”
下一步研究将在实验室测试辛伐他汀，以及几种显示出潜力的免疫抑制剂和抗焦虑药物。
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