Yapay Zeka

Yapay Zeka Bağırsak Mikrobiyomunu Alzheimer’a Bağladı

Özet: Araştırmacılar, bağırsak mikrobiyomunun Alzheimer hastalığını nasıl etkilediğini keşfetmek için yapay zeka kullanımına öncülük ediyor. Son çalışmaları, bağırsak bakterileri tarafından üretilen metabolitlerin hücresel reseptörlerle nasıl etkileşime girdiğini ve potansiyel olarak Alzheimer gelişimine katkıda bulunduğunu analiz etmek için yapay zekayı kullanıyor.

Bu araştırma, anahtar metabolit-reseptör çiftlerini tanımlıyor ve bunların Alzheimer’dan etkilenen nöronlar üzerindeki etkilerini test ederek agmatin gibi spesifik metabolitlerin koruyucu etkilerini ortaya koyuyor. Bulgular, Alzheimer hastalığının ve bağırsak mikrobiyomu etkileşimlerinden etkilenen diğer hastalıkların anlaşılması ve potansiyel olarak tedavi edilmesi için yeni yollar açıyor.

Ana unsurlar:

  1. Çalışma, metabolitler ve hücresel reseptörler arasındaki 1,09 milyondan fazla potansiyel etkileşimi değerlendirmek ve Alzheimer hastalığını etkileme olasılığı en yüksek olanları belirlemek için yapay zekadan yararlandı.
  2. Önemli bulgular arasında CA3R reseptörü ile etkileşime giren ve Alzheimer ile ilişkili beyin iltihabı ve hasarına karşı potansiyel koruyucu etkiler gösteren bir metabolit olan agmatinin tanımlanması yer alıyor.
  3. Bu araştırma, metabolit-reseptör etkileşimlerinin daha geniş etkilerinin altını çizerek bunların çeşitli hastalıklarda rol oynayabileceğini ve yeni terapötik yaklaşımlara yol açabileceğini öne sürüyor.

Kaynak: Cleveland Kliniği

Cleveland Clinic araştırmacıları bağırsak mikrobiyomu ile Alzheimer hastalığı arasındaki bağlantıyı ortaya çıkarmak için yapay zeka kullanıyor.

Önceki çalışmalar Alzheimer hastalarının hastalık ilerledikçe bağırsak bakterilerinde değişiklikler olduğunu göstermişti.

Yeni yayınlanan Hücre Raporları Çalışma, metabolit adı verilen bakteriyel yan ürünlerin hücrelerdeki reseptörlerle nasıl etkileşime girdiğini ve Alzheimer hastalığına nasıl katkıda bulunduğunu belirlemek için hesaplamalı bir yöntemin ana hatlarını çiziyor.

Bu bakterileri gösterir.
Agmatin ile tedavi edilen nöronlarda ayrıca Alzheimer hastalığının bir belirteci olan fosforile tau proteinlerinin seviyeleri daha düşüktü. Kredi: Nörobilim Haberleri

Cleveland Clinic Genom Merkezi’nin açılış direktörü PhD Feixiong Cheng, Luo Ruvo Beyin Sağlığı Merkezi ve Mikrobiyom ve İnsan Sağlığı Merkezi (CMHH) ile yakın işbirliği içinde çalıştı.

Çalışma, metabolitleri ve reseptörleri birbirleriyle etkileşime girme olasılıklarına ve çiftin Alzheimer hastalığını etkileme olasılığına göre sıralıyor.

Veriler, bugüne kadar metabolitle ilişkili hastalıkların incelenmesine yönelik en kapsamlı yol haritalarından birini sağlıyor.

Bakteriler, yediğimiz gıdaları enerji için parçalarken sistemlerimize metabolitler salarlar. Metabolitler daha sonra hücrelerle etkileşime girer ve onları etkiler, sağlığa yararlı veya zararlı olabilecek hücresel süreçleri besler.

Araştırmacılar, Alzheimer hastalığının yanı sıra metabolitlerin kalp hastalıkları, kısırlık, kanserler, otoimmün bozukluklar ve alerjilerle de bağlantılı olduğunu buldu.

Metabolitler ve hücrelerimiz arasındaki zararlı etkileşimleri önlemek, hastalıklarla savaşmaya yardımcı olabilir. Araştırmacılar, metabolitlerin hücre yüzeyindeki reseptörlere bağlanmasını aktive edecek veya bloke edecek ilaçlar geliştirmeye çalışıyor.

Bir hedef alıcıyı tanımlamak için gereken bilginin çok fazla olması nedeniyle bu yaklaşımda ilerleme yavaştır.

Genomik Tıp Personeli Dr. Cheng, “Bağırsak metabolitleri vücudumuzdaki birçok fizyolojik sürecin anahtarıdır ve her anahtarın insan sağlığı ve hastalığı için bir kilidi vardır” dedi.

“Sorun şu ki, sistemimizde on binlerce reseptör ve binlerce metabolit var, bu nedenle hangi anahtarın hangi kilide gireceğini manuel olarak bulmak yavaş ve maliyetli oldu. Bu yüzden yapay zekayı kullanmaya karar verdik.”

Dr. Cheng’in ekibi, insan vücudundaki iyi bilinen bağırsak metabolitlerinin, mevcut güvenlik profilleriyle, geniş çapta uygulandığı takdirde Alzheimer hastalığı veya diğer karmaşık hastalıklar için etkili önleme ve hatta müdahale yaklaşımları sunup sunamayacağını test etti.

Çalışmanın ilk yazarı ve Cheng Lab doktora sonrası araştırmacı Yunguang Qiu, PhD, CMMH Araştırma Direktörü PhD J. Mark Brown; James Leverenz, MD, Cleveland Clinic Luo Ruvo Beyin Sağlığı Merkezi Direktörü ve Cleveland Alzheimer Hastalığı Araştırma Merkezi Direktörü; ve nöropsikolog Jessica Caldwell, PhD, ABPP/CN. Cleveland Clinic Nevada’daki Kadınlarda Alzheimer Hareketini Önleme Merkezi Direktörü.

Ekip, 1,09 milyondan fazla potansiyel metabolit-reseptör çiftini analiz etmek ve her etkileşimin Alzheimer hastalığına katkıda bulunma olasılığını tahmin etmek için makine öğrenimi adı verilen bir yapay zeka biçimi kullandı.

Analizler entegre edildi:

  • İnsan ve klinik öncesi Alzheimer hastalığı çalışmalarından elde edilen genetik ve proteomik veriler
  • farklı reseptör (protein yapıları) ve metabolit şekilleri
  • Farklı metabolitler hasta kaynaklı beyin hücrelerini nasıl etkiler?

Ekip, Alzheimer hastalarından elde edilen beyin hücrelerinde Alzheimer hastalığını etkileme olasılığı en yüksek olan metabolit-reseptör çiftlerini araştırdı.

Odaklandıkları moleküllerden biri, beyin hücrelerini iltihaptan ve buna bağlı hasardan koruduğu düşünülen agmatin adı verilen koruyucu bir metabolittir. Çalışma, agmatinin büyük olasılıkla Alzheimer hastalığında CA3R adı verilen bir reseptör ile etkileşime girdiğini buldu.

Alzheimer’dan etkilenen nöronların agmatin ile tedavi edilmesi, CA3R seviyelerini doğrudan azalttı; bu da metabolit ve reseptörün birbirini etkilediğini gösteriyor. Agmatin ile tedavi edilen nöronlarda ayrıca Alzheimer hastalığının bir belirteci olan fosforile tau proteinlerinin seviyeleri daha düşüktü.

Dr. Cheng, bu deneylerin, ekibinin yapay zeka algoritmalarının Alzheimer’ın ötesinde birçok hastalıkta yeni araştırma yollarının önünü nasıl açabileceğini gösterdiğini söylüyor.

“Özellikle Alzheimer hastalığına odaklandık, ancak metabolit-reseptör etkileşimleri bağırsak mikroplarını içeren hemen hemen her hastalıkta rol oynuyor” dedi.

“Yöntemlerimizin metabolitle ilişkili hastalıkların ve insan sağlığının tüm alanında ilerleme sağlayacak bir çerçeve sağlayabileceğini umuyoruz.”

Şimdi Dr. Cheng ve ekibi, Alzheimer hastalığı ve diğer karmaşık hastalıklar da dahil olmak üzere insan sağlığı ve hastalıklar üzerindeki genetik ve çevresel faktörler (gıda ve bağırsak metabolitleri dahil) arasındaki etkileşimleri incelemek için bu yapay zeka teknolojilerini daha da geliştiriyor ve uyguluyor.

Finansman: Cheng Laboratuvarı’nda doktora sonrası araştırmacı olan PhD Yunguang Qiu, Ulusal Nörolojik Bozukluklar ve İnme Enstitüsü (RF1NS133812) ve Ulusal Yaşlanma Enstitüsü (U01AG073323, R01AG066707. R01AG076448, R01AG082118) tarafından desteklenen bu çalışmanın ilk yazarıdır. , RF1AG082211, R01AG084250 ve R21AG83003) Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) kapsamında.

Bu yapay zeka ve Alzheimer hastalığı araştırma haberi hakkında

Soyut

Alzheimer hastalığında bağırsak mikrobiyal metabolitleri ve GPCRome arasındaki çoklu omik ortamın sistematik karakterizasyonu

Öne Çıkanlar

  • Makine öğrenimi modelleri 1,09 milyon bağırsak metaboliti-GPCR çiftini öngörüyor
  • Çoklu omik analiz, Alzheimer ile ilişkili GPCR’leri ve bağırsak metabolitlerini tanımlar
  • Agmatin, hasta iPSC’den türetilen nöronlarda C3AR ve p-tau seviyelerini azaltır
  • Fenetilamin, Alzheimer hastası iPSC’den türetilen nöronlarda p-tau’yu azaltır

Özet

Bağırsaktaki mikrobiyal metabolitlerin büyüklüğünde ve doğasındaki değişiklikler Alzheimer hastalığında (AD) ilişkilendirilmiştir, ancak bu metabolitleri algılayan ve bunlara yanıt veren konakçı reseptörleri büyük ölçüde bilinmemektedir.

Burada, bağırsak mikrobiyal metabolitlerinin koku almayan G-protein bağlı reseptörlerle (“GPCRome” olarak adlandırılır) moleküler ilişkilerini tanımlamak için makine öğrenimini ve çoklu omikleri birleştiren bir sistem biyolojisi çerçevesi geliştiriyoruz.

408 insan GPCR’sini ve 335 bağırsak mikrobiyal metabolitini birbirine bağlayan 1,09 milyon metabolit-protein çiftini değerlendiriyoruz.

Genetikten türetilen Mendel rastgeleleştirmesini ve insan beyni transkriptomik ve proteomik profillerinin bütünleştirici analizlerini kullanarak, yetim GPCR’leri (yani, GPR84) AD’de potansiyel ilaç hedefleri olarak belirledik ve triakantinin deneysel olarak GPR84’ü aktive ettiğini belirledik.

Fenetilamin ve agmatinin, AD hastalarının neden olduğu pluripotent kök hücre kaynaklı nöronlarda tau hiperfosforilasyonunu (p-tau181 ve p-tau205) önemli ölçüde azalttığını gösterdik.

Bu çalışma, geniş çapta uygulandığı takdirde AD’de ve diğer karmaşık hastalıklarda insan bağırsağı mikrobiyotasının GPCR hedeflerini ortaya çıkarmak için bir sistem biyolojisi çerçevesi göstermektedir.

Kaynak ve İleri Okuma: https://neurosciencenews.com/ai-microbiome-alzheimers-25962/

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu