3 人の高校生が AI を使用して複数の二重効果の標的を特定し、悪性神経膠腫の治療のための新しいソリューションを開発しました

最近、上海高校国際部の高校生、レン・ツィミン氏と同じく高校生の外国人協力者2名が、老化脳腫瘍と悪性脳腫瘍に対する複数の二重効果の標的を発見した。第二に、腫瘍増殖と癌の進行に対するその効果を検証するために、インビボおよびインビトロ実験を通じてさらなる研究を行うことができます。同時に、その抗老化の可能性も動物モデルを通じて研究することができます。

ターゲットを確認した後、製薬的手法や人工知能手法を使用して、ターゲットをターゲットとする化合物や古い薬剤を再利用する戦略を見つけることができます。

この成果により、悪性神経膠腫患者に対するより安全で効率的な臨床治療計画や薬剤の開発が期待されます。

写真 | 任子明 (出典: 任子明)

最近、「PandaOmics を使用した老化と多形神経膠芽腫に関連する二重目的治療標的の同定 - AI 対応の生物学的標的発見プラットフォーム」というタイトルの関連論文が発表されました。ターゲット検出プラットフォーム) が Aging で公開されました [1]。

図 | 関連論文 (出典: Aging)

この論文の著者は、英国のセブン オークス公立学校の高校生であるアンドレア オルセン、米国のフォート ローダーデールにあるペンカスター スクールの高校生であるザカリー ハーパス、およびレン ジーミンです。

Lu Ziming 氏は次のように述べています。「アンドレア、ザック、そして私は徐々にこのプロジェクトに参加してきました。アンドレアが初めてこのプロジェクトを提案したのは、老化研究と創薬カンファレンスに出席したときでした。アンドレアとザックは、どちらも私と同じ高校生で、2 人ともカンファレンスに参加していました。それぞれ 2 回目と 1 回目です。"

その会議のライブビデオ放送で、レン・ツィミン氏は、コペンハーゲン大学の講堂で、彼らが膠芽腫治療プロジェクトに関する研究アイデアを生命科学分野の起業家や研究者と共有しているのを見ました。

任子明氏は次のように述べています。「これらのゲストには、老化生物学研究の分野で高く評価されている学者だけでなく、製薬会社、アンチエイジング企業、AI企業などの期待の星も含まれています。聴衆のゲストは、次のような理由で落胆していません。」 」

がんと年齢の間に明確な関係があることは多くの人が知っています。では、若い患者と高齢の患者では病気の原因となる遺伝子が異なるのでしょうか?この疑問を念頭に置いて、彼らは多形神経膠芽腫 (GBM) を研究するというテーマを設定しました。

GBM は一般的な神経悪性腫瘍ですが、原因は不明です。ほとんどの患者は 45 ～ 75 歳の間で診断されるため、年齢が影響を与える要因の 1 つであることは間違いありません。

GBM は悪性度が高く、増殖が早く、経過が短いため、悪化すると頭痛、嘔吐、意識障害、言語障害などの症状が現れ、診断後 2 年以内にほとんどの患者が死亡します。

これに基づいて、チームは次の 2 つの方向で研究目標を設定しました。

一方で、一部の薬物標的は老化を促進する一方、一部の薬物標的は老化を抑制するため、臨床的成果を達成するために、疾患に対して効果的であり、老化防止にも有効な薬物標的を見つけたいと考えています。メリット。プロモーション;

現在の GBM 治療計画のほとんどは患者の年齢を考慮していません。彼らは、高齢者に適した薬剤標的を発見し、高齢患者の臨床意思決定プロセスを改善したいと考えている。

トピックを設定したら、最初のステップはデータを収集することです。 AI を活用したターゲット発見プロセスでは、データの量と質の両方が重要です。 Insilico のインテリジェントな科学研究チームの指導の下、Ren Ziming と彼の共同研究者らは、米国国立バイオテクノロジー情報センターなどの複数の公的データベースから、RNA シーケンシング/マイクロアレイ、メチル化、プロテオミクスを含む 29 種類のデータを収集しました。

データを収集しながら、結果の妥当性をさまざまな側面から検証するためのさまざまな分析戦略について話し合いました。分析の結果、生存データの相互比較、発現レベルの違い、老化に関連する遺伝情報という 3 つの分析戦略が特定されました。

次に、PandaOmics 人工知能標的識別エンジンを使用して、相互比較後に発見された標的をランク付けし、最も有望な疾患標的に優先順位を付けました。

(出典: データマップ)

上記のプロセスを通じて、彼らは 3 つの潜在的な新しい二重効果の治療標的、CNGA3、GLUD1、および SIRT1 を提案し、これらの標的が老化防止と同時に脳神経膠芽腫の治療に使用できることを発見しました。

その後、文献情報を検討することにより、これら 3 つの標的のメカニズムを調査しました。その結果、脳神経膠芽腫患者では次のことが判明しました。

CNGA3 は、年齢と有意な正の相関がある遺伝子発現レベルです。CNGA3 の高発現は、GBM の生存率の低下と関連しています。CNGA3 はイオンチャネルをコードし、神経系の機能において重要な役割を果たしています。

GLUD1 の遺伝子発現レベルは年齢と有意に負の相関があり、GLUD1 の発現が低いと予後不良と関連しています。神経組織では、GLUD1 は学習と記憶の形成にも関与しています。

SIRT1 は老化に関して最も研究されている遺伝子の 1 つです。SIRT1 を活性化すると老化に抵抗できます。SIRT1 の小分子活性化因子はオートファジーやマイトファジーも誘導し、インビトロおよびインビボで GBM の治療可能性に影響を与える可能性があります。

研究における文献検索と比較について、任子明氏は次のように述べています。「私たちは潜在的な標的を集めました。関連する文献とデータの検索と統合を通じて、これらの標的に関する情報をより徹底的に理解することもできます。」 、および悪性神経膠腫との関連性。」

Ren Ziming 氏は次のように述べています。「研究プロセス全体を通じて、科学研究の多様性を実感しました。悪性神経膠腫治療薬の他の標的を研究した後、完全に異なる結論がいくつか得られ、また、私たちの結論とは異なるいくつかの結論も得られました。これはまさにこれと一致しており、生物学の探求に対する私の興味がさらに高まりました。」

同時に、論文を発表することがこのプロジェクトの終わりではないと彼は言いました。次のステップは、彼と彼の共同研究者が標的を検証し、それらの抗疾患特性と抗老化特性を確認し、Chemistry42 を使用して指定された標的に対するリード化合物を生成およびスクリーニングし、神経膠芽腫の治療法を発見することを目指しています。 。

最後に、Ren Ziming 氏は次のように付け加えました。「この研究の非常に重要な部分は、悪性神経膠腫標的の発見と分析に使用できる、処理しやすい公開データ リストを提供する PandaOmics プラットフォームだと思います。このプラットフォームは、バイオインフォマティクスの知識や実験経験がなくても簡単に使用でき、私たち高校生でも操作するのは難しくありません。これは、AIプラットフォームが医薬品を作ることができるため、バイオ医薬品産業の将来性が発展していることを示していますターゲット ポイントの発見がより効率的かつ簡潔になります。」

参考文献:

1.Olsen, A.、Harpaz, Z.、Ren, C.、Shneyderman, A.、Veviorskiy, A.、Dralkina, M., ... & Zhavoronkov, A. (2023). 二重性の識別AI 対応の生物学的標的発見プラットフォームである PandaOmics を使用して、老化と多形神経膠芽腫に関係する目的の治療標的を特定します。老化、15.

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