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アルツハイマー病との闘いにAI

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August, 6, 2021, Harvard--人工知能ベースの方法が、既存の治療法を新たな処置に作り替える。

アルツハイマー病の新たな処置が切実に求められているが、試験研究中の薬の多くの臨床試験は有望なオプションを生み出せていない。
 ハーバード系列下マサチューセッツ総合病院(MGH)とハーバード医学部(HMS)は、現在利用できるアルツハイマー病に考えられる治療薬をふるいにかけるために人工知能(AI)ベースの方法を開発した。その方法は、迅速かつ安価な方法で、既存の治療をこの進行性の、衰弱させる神経変性疾患の新たな治療に作り替えることができる。重要な点は、薬物作用のメカニズムを指摘することで、それが新しい、未踏の治療標的を明らかにすることにも役立つ点である。

「アルツハイマー病向けFDA承認薬剤を別の目的に再利用することは、魅力的な考えであり、効果的な処置の実現促進に役立つ、しかし不幸にして、以前に承認された薬剤でも、臨床試験は、膨大なリソースを必要とするので、アルツハイマー病患者で全ての薬剤を評価することは不可能である。したがって、われわれは薬剤に優先順位をつけるフレームワークを構築し、臨床研究が最も有望なものに集中するように支援する」とHMSのInformatics and Modeling at the Laboratory of Systems Pharmacologyディレクタ、Artem Sokolovは説明している。

Nature Communicationsに発表された論文で、研究チームは、DRIAD (Drug Repurposing In Alzheimer’s Disease)というフレームワークを説明している。これは人工知能の一分野、マインラーニングに依存している。システムが膨大な量のデータで「トレーニング」され、わかりやすいパタンを特定し、研究者および臨床医の判断を促進することを「学習」する。

DRIADは、薬剤で処置したときに人の脳神経細胞に起こることを計測することで機能する。その方法は、疾病重症度の分子マーカーと関連する薬剤によって誘発されたかどうかを判定する。

同アプローチにより研究者は、脳細胞に損傷効果とともに保護を与える薬剤を特定することができた。

「われわれは、そのような相関性の方向性も見積り、阻止する代わりにニューロン死を促進する神経毒性薬を特定し、取り除く際に役立てられる」と論文の共著者、Steve Rodriguezは話している。

DRIADにより研究者は、どのタンパク質が最も有望な薬剤の標的になっているか、ターゲットに共通の蛍光があるかどうかを調べることができる。これは、Clemens Hugが設計したアプローチである。

チームは、スクリーニング法を80のFDA承認、幅広い範囲の症状のために臨床的にテストされた薬剤に適用した。分析は、候補のランキングリストを生み出した。関節リウマチや血液ガンの処置に使われるいくつかの抗炎症薬がトップ候補として現れた。その薬剤は、炎症を助長するヤヌスキナーゼタンパク質の活動を阻止することで機能し、アルツハイマー病で役割を果たすと考えられている。また自己免疫状態での役割としても知られている。チームの分析は、他の潜在的な処置ターゲットのさらなる研究を示唆している。
(詳細は、https://news.harvard.edu)