AGI - I ricercatori del Cleveland Clinic Genome Center hanno applicato con successo modelli genetici avanzati di intelligenza artificiale (IA) al morbo di Parkinson. I ricercatori hanno identificato fattori genetici nella progressione e farmaci approvati dalla Fda che possono essere potenzialmente riutilizzati per il trattamento del PD. Lo studio pubblicato su npj Parkinson's Disease utilizza un approccio chiamato "biologia dei sistemi", che impiega l'intelligenza artificiale per integrare e analizzare diverse forme di informazioni provenienti da set di dati genetici, proteomici, farmaceutici e di pazienti, per identificare modelli che potrebbero non essere evidenti analizzando una sola forma di dati.
Il responsabile dello studio e direttore del CCGC Feixiong Cheng, PhD, è un esperto leader nel campo della biologia dei sistemi e ha sviluppato molteplici framework di intelligenza artificiale per identificare potenziali nuovi trattamenti per la malattia di Alzheimer.
"Il morbo di Parkinson è il secondo disturbo neurodegenerativo più comune, subito dopo la demenza, ma non abbiamo un modo per fermare o rallentare la sua progressione nei milioni di persone che vivono con questa condizione in tutto il mondo; il meglio che possiamo fare al momento è gestire i sintomi quando si manifestano", spiega il primo autore dello studio Lijun Dou, PhD, un ricercatore post-dottorato nel laboratorio di medicina genomica del dottor Cheng: "C’è un'urgente necessità di sviluppare nuove terapie modificatrici della malattia per il morbo di Parkinson".
Realizzare composti che arrestino o invertano la progressione del morbo di Parkinson è particolarmente impegnativo perché il settore deve ancora identificare quali geni, quando mutati, causano quali sintomi del morbo di Parkinson, spiega il dottor Dou. "Molte delle mutazioni genetiche note associate al morbo di Parkinson si trovano in regioni non codificanti del nostro Dna e non in geni veri e propri. Sappiamo che le varianti nelle regioni non codificanti possono a loro volta influenzare la funzione di geni diversi, ma non sappiamo quali geni siano interessati dal morbo di Parkinson", afferma.
Utilizzando il loro modello di intelligenza artificiale integrativa, il team è stato in grado di fare un riferimento incrociato di varianti genetiche associate al morbo di Parkinson con più database di Dna e di espressione genica specifici del cervello. Ciò ha permesso al team di dedurre quali geni specifici nel nostro cervello, se presenti, sono interessati da varianti in regioni non codificanti del nostro Dna.
Il team ha quindi combinato i risultati con set di dati di proteine e interattomi per determinare quali dei geni identificati influenzano altre proteine nel nostro cervello quando mutati. Hanno trovato diversi potenziali geni di rischio (come SNCA e LRRK2), molti dei quali sono noti per causare infiammazione nel nostro cervello quando disregolati. Il team di ricerca ha poi chiesto se i farmaci sul mercato potessero essere riadattati per colpire i geni identificati. Anche dopo che i farmaci di successo sono stati scoperti e realizzati, possono essere necessari in media 15 anni di rigorosi test di sicurezza prima che il farmaco venga approvato. "Gli individui che attualmente vivono con il morbo di Parkinson non possono permettersi di aspettare così a lungo per nuove opzioni, dato che le loro condizioni continuano a progredire", afferma Cheng: "Se possiamo usare farmaci già approvati dalla Fda e riutilizzarli per il morbo di Parkinson, possiamo ridurre significativamente il tempo necessario per offrire ai pazienti più opzioni".
Integrando i risultati genetici con i database farmaceutici disponibili, il team ha trovato diversi farmaci candidati. Hanno quindi fatto riferimento alle cartelle cliniche elettroniche per vedere se ci fossero differenze nelle diagnosi di malattia di Parkinson per i pazienti che assumevano i farmaci identificati. Ad esempio, gli individui a cui era stato prescritto il farmaco ipocolesterolemizzante simvastatina avevano meno probabilità di ricevere diagnosi di malattia di Parkinson nel corso della loro vita. Il dottor Cheng sostiene che il passo successivo sarà testare in laboratorio il potenziale della simvastatina nel trattamento della malattia, insieme a diversi farmaci immunosoppressori e ansiolitici che meritano ulteriori studi.
"Utilizzando i metodi tradizionali, completare uno qualsiasi dei passaggi che abbiamo intrapreso per identificare geni, proteine e farmaci sarebbe un compito molto dispendioso in termini di risorse e tempo", conclude Dou: "Le nostre analisi integrate basate sulla rete ci hanno permesso di accelerare questo processo e di identificare più candidati, il che aumenta le nostre possibilità di trovare nuove soluzioni".