Drei Gymnasiasten nutzten KI, um mehrere Ziele mit doppelter Wirkung zu identifizieren und neue Lösungen für die Behandlung von malignen Gliomen zu entwickeln

Kürzlich haben Ren Ziming, ein Oberstufenschüler der Internationalen Abteilung der Shanghai High School, und zwei ausländische Mitarbeiter, die ebenfalls Oberstufenschüler sind, mehrere Ziele mit doppelter Wirkung gegen Alterung und bösartige Hirntumoren gefunden. Zweitens können weitere Studien durch In-vivo- und In-vitro-Experimente durchgeführt werden, um seine Auswirkungen auf das Tumorwachstum und das Fortschreiten des Krebses zu überprüfen. Gleichzeitig kann sein Anti-Aging-Potenzial auch anhand von Tiermodellen untersucht werden.

Nach der Bestätigung des Ziels können Sie pharmakochemische Methoden oder Methoden der künstlichen Intelligenz verwenden, um Verbindungen zu finden, die auf das Ziel abzielen, oder Strategien zur Wiederverwendung alter Medikamente.

Mit Hilfe dieser Errungenschaft sollen sicherere und effizientere klinische Behandlungspläne oder Medikamente für Patienten mit malignem Gliom entwickelt werden.

Bild |. Ren Ziming (Quelle: Ren Ziming)

Kürzlich wurde ein verwandter Artikel mit dem Titel „Identifizierung von therapeutischen Zielen mit doppeltem Verwendungszweck im Zusammenhang mit Alterung und Glioblastoma multiforme mithilfe von PandaOmics – einer KI-gestützten Plattform zur Entdeckung biologischer Ziele“ (Identifizierung von therapeutischen Zielen mit doppeltem Verwendungszweck im Zusammenhang mit dem Altern) veröffentlicht und Glioblastoma multiforme unter Verwendung von PandaOmics – einer KI-gestützten Plattform zur Entdeckung biologischer Ziele“ wurde auf Aging veröffentlicht [1].

Bild |. Verwandte Artikel (Quelle: Aging)

Andrea Olsen, eine Highschool-Schülerin an der Seven Oaks Public School im Vereinigten Königreich, Zachary Harpaz, eine Highschool-Schülerin an der Pencaster School in Fort Lauderdale, USA, und Ren Ziming sind die Autoren des Artikels.

Lu Ziming sagte: „Andrea, Zach und ich beteiligten uns nach und nach an diesem Projekt. Andrea schlug dieses Projekt zum ersten Mal vor, als sie an der Aging Research and Drug Discovery Conference teilnahm. Andrea und Zach, beide Gymnasiasten wie ich, nahmen an der Konferenz teil zum zweiten bzw. ersten Mal ”

In der Live-Videoübertragung dieser Konferenz sah Ren Ziming, wie sie im Auditorium der Universität Kopenhagen ihre Forschungsideen zu Glioblastom-Behandlungsprojekten mit Unternehmern und Forschern im Bereich der Biowissenschaften teilten.

Ren Ziming sagte: „Zu diesen Gästen zählen häufig zitierte Wissenschaftler auf dem Gebiet der Alterungsbiologieforschung sowie aufstrebende Experten von Pharmaunternehmen, Anti-Aging-Unternehmen, KI-Unternehmen usw. Den Gästen im Publikum war das egal.“ Anstatt sie zu verachten, habe ich in den Fragen und Antworten viele wertvolle Meinungen geäußert. Später haben wir den Kontakt hergestellt und diese Zusammenarbeit gestartet.

Viele Menschen wissen, dass es einen klaren Zusammenhang zwischen Krebs und Alter gibt. Gibt es also unterschiedliche krankheitsauslösende Gene zwischen jüngeren und älteren Patienten? Mit dieser Frage im Hinterkopf etablierten sie das Thema der Untersuchung von Glioblastoma multiforme (GBM).

GBM ist eine häufige neurologische Malignität, deren Ursache unbekannt ist. Da die meisten Patienten im Alter zwischen 45 und 75 Jahren diagnostiziert werden, ist das Alter zweifellos einer der Einflussfaktoren.

GBM ist hochbösartig, wächst schnell und hat einen kurzen Verlauf. Bei der Verschlimmerung der Krankheit entwickeln die Patienten Symptome wie Kopfschmerzen, Erbrechen, Bewusstseinsstörungen und Sprachstörungen. Die meisten Patienten sterben innerhalb von zwei Jahren nach der Diagnose.

Auf dieser Grundlage legte das Team die Forschungsziele in die folgenden zwei Richtungen fest:

Einerseits sind einige Wirkstoff-Targets Pro-Aging, während andere Anti-Aging-Targets sind. Daher hoffen sie, ein Wirkstoff-Target zu finden, das sowohl wirksam gegen die Krankheit als auch Anti-Aging ist, um klinische Vorteile zu erzielen. Verbesserung;

Die meisten aktuellen GBM-Behandlungspläne berücksichtigen nicht das Alter des Patienten. Sie hoffen, für ältere Menschen geeignete Angriffspunkte für Medikamente zu entdecken und den klinischen Entscheidungsprozess älterer Patienten zu verbessern.

Nach der Festlegung des Themas geht es zunächst um die Datenerhebung. Im KI-gesteuerten Zielerkennungsprozess sind sowohl Quantität als auch Qualität der Daten wichtig. Unter der Leitung des intelligenten Forschungsteams von Insilico sammelten Ren Ziming und seine Mitarbeiter 29 verschiedene Arten von Daten aus mehreren öffentlichen Datenbanken wie dem National Center for Biotechnology Information, die RNA-Sequenzierungs-/Microarray-, Methylierungs- und Proteomikdaten usw. abdeckten.

Während der Datenerhebung diskutierten sie verschiedene Analysestrategien, um die Gültigkeit der Ergebnisse in mehreren Aspekten zu überprüfen. Nach der Analyse identifizierten sie drei Analysestrategien: Kreuzvergleich von Überlebensdaten, Unterschieden im Expressionsniveau und genetischen Informationen im Zusammenhang mit dem Altern.

Anschließend nutzten sie die PandaOmics-Engine zur Zielidentifizierung mit künstlicher Intelligenz, um die nach einem Kreuzvergleich entdeckten Ziele in eine Rangfolge zu bringen und die vielversprechendsten Krankheitsziele zu priorisieren.

(Quelle: Datenkarte)

Durch den oben beschriebenen Prozess schlugen sie drei potenzielle neue therapeutische Ziele mit doppelter Wirkung vor: CNGA3, GLUD1 und SIRT1, und stellten fest, dass diese Ziele zur Behandlung von Glioblastomen im Gehirn und gleichzeitig zur Anti-Aging-Therapie eingesetzt werden können.

Dann untersuchten sie anhand der Literaturinformationen die Mechanismen dieser drei Ziele. Die Ergebnisse ergaben, dass bei Patienten mit Hirnglioblastom:

CNGA3 ist ein Genexpressionsniveau, das eine signifikante positive Korrelation mit dem Alter aufweist. Eine hohe Expression von CNGA3 ist mit einer schlechten Überlebensrate bei GBM verbunden. Es kodiert einen Ionenkanal und spielt eine wichtige Rolle bei der Funktion des Nervensystems. ;

GLUD1 hat auch Genexpressionsniveaus, die deutlich negativ mit dem Alter korrelieren, und eine geringe Expression von GLUD1 ist mit einer schlechten Prognose verbunden. Im Nervengewebe ist GLUD1 auch an der Lern- und Gedächtnisbildung beteiligt;

SIRT1 ist eines der am häufigsten untersuchten Gene beim Altern. Die Aktivierung kleiner Moleküle von SIRT1 kann auch Autophagie und Mitophagie induzieren, um GBM in vitro und in vivo zu behandeln.

Zur Literatursuche und zum Vergleich in der Studie sagte Ren Ziming: „Wir haben einen Pool potenzieller Ziele zusammengestellt. Durch die Suche und Integration relevanter Literatur und Daten haben wir auch ein tieferes Verständnis dieser Ziele.“ Informationen und ihre Relevanz für maligne Gliome ”

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Ren Ziming sagte: „Der gesamte Forschungsprozess hat mir die Vielfalt der wissenschaftlichen Forschung bewusst gemacht. Nachdem wir andere Angriffspunkte für Medikamente gegen maligne Gliome untersucht hatten, kamen wir zu völlig anderen Schlussfolgerungen, und wir kamen auch zu einigen Schlussfolgerungen, die sich von unseren unterschieden.“ . Die Schlussfolgerungen sind konsistent, was mein Interesse an der Erforschung der Biologie weiter geweckt hat.“

Gleichzeitig sagte er, dass die Veröffentlichung eines Artikels nicht das Ende dieses Projekts sei. Der nächste Schritt besteht für ihn und seine Mitarbeiter darin, die Ziele zu verifizieren, ihre Anti-Krankheits- und Anti-Aging-Eigenschaften zu bestätigen und mithilfe von Chemistry42 Leitverbindungen für die nominierten Ziele zu generieren und zu screenen, in der Hoffnung, Behandlungsmöglichkeiten für Glioblastome zu finden .

Abschließend fügte Ren Ziming hinzu: „Ich denke, ein sehr wichtiger Teil dieser Forschung ist die PandaOmics-Plattform, die eine öffentliche und einfach zu verarbeitende Datenliste bereitstellt, die für die Entdeckung und Analyse von Zielen für maligne Gliome verwendet werden kann.“ Auch ohne große Bioinformatikkenntnisse und experimentelle Erfahrung ist diese Plattform für uns Gymnasiasten einfach zu bedienen. Dies zeigt, dass sich die Aussichten der biopharmazeutischen Industrie entwickeln, da KI-Plattformen die Entdeckung von Medikamenten ermöglichen ist effizienter und prägnanter.“

Referenz:

1.Olsen, A., Harpaz, Z., Ren, C., Shneyderman, A., Veviorskiy, A., Dralkina, M., ... & Zhavoronkov, A. (2023). Therapeutische Ziele mit doppeltem Zweck im Zusammenhang mit Alterung und Glioblastoma multiforme mithilfe von PandaOmics – einer KI-gestützten Plattform zur Entdeckung biologischer Ziele, 15.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDrei Gymnasiasten nutzten KI, um mehrere Ziele mit doppelter Wirkung zu identifizieren und neue Lösungen für die Behandlung von malignen Gliomen zu entwickeln. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!