Dzięki sztucznej inteligencji jest szansa na skuteczną terapię rzadkiej choroby

Fot. Adobe Stock
Fot. Adobe Stock

Sztuczna inteligencja pomogła zrozumieć molekularne podłoże rzadkiej choroby o nazwie cystynoza i wytypować spośród istniejących terapii lek, który może pomóc pacjentom z tym schorzeniem - informuje "Nature Communications".

Cystynoza jest rzadką chorobą metaboliczną, uwarunkowaną genetycznie. Zalicza się ją do lizosomalnych chorób spichrzeniowych. Przyczyną jej rozwoju jest mutacja w genie CTNS (koduje enzym cystynozynę). Sprawia ona, że w lizosomach (pęcherzyki w komórkach, które zawierają enzymy rozkładające białka, tłuszcze, kwasy nukleinowe i węglowodany) gromadzi się aminokwas cystyna. Odkładanie się tego aminokwasu dotyczy wielu narządów.

Najczęstszą postacią choroby jest cystynoza nefropatyczna, która występuje w wieku niemowlęcym. Dzieci mają zaburzenia łaknienia, zbyt dużo piją i oddają za duże ilości moczu (wielomocz). W przebiegu choroby dochodzi do rozwoju zespołu Fanconiego. Polega on na zaburzeniu pracy cewek nerkowych, co prowadzi do utraty z moczem różnych cennych substancji, jak witaminy i minerały. W konsekwencji dzieci nie rosną i występuje u nich krzywica.

Bez leczenia choroby rozwija się niewydolność nerek, a może też dojść do uszkodzenia i zaburzenia pracy innych narządów, w tym do: niedoczynności tarczycy, hipogonadyzmu (zmniejszone wydzielanie hormonów płciowych), uszkodzenia trzustki i rozwoju cukrzycy, osłabienia siły mięśniowej, powiększenia wątroby.

Najnowsze badania zostały przeprowadzone przez naukowców z międzynarodowego zespołu: z Universitat Zurich (Szwajcaria), Universite catholique de Louvain (Belgia), centrum naukowego COSBI (partnerstwo Microsoft Research z włoskim Universita degli Studi di Trento) we współpracy z firmą Insilico Medicine, która opracowała platformę PandaOmics - wykorzystującą do analiz sztuczną inteligencję (20 różnych algorytmów AI).

Platfmorna ta analizuje dostępne we wszystkich publikacjach dane na temat genów i mutacji oraz ich powiązań z chorobami, jak również inne informacje zgromadzone w publikacjach naukowych, grantach, patentach i innych źródłach. Potrafi wykonywać skomplikowane zadania potrzebne do tego, by połączyć dużą liczbę pozornie niepowiązanych ze sobą danych, np. genetycznych.

Dzięki temu naukowcy mogą znacznie szybciej znaleźć powiązania danej mutacji w genie z różnymi ścieżkami molekularnymi i procesami w komórkach, jak również wytypować cząsteczki, które mogą sprawdzić się w leczeniu danej choroby.

Autorom najnowszej pracy udało się w ten sposób powiązać proces odpowiedzialny za regulację aktywności białka mTORC1 z uszkodzeniem nerek w przebiegu cystynozy. “Nasze badania wykazały, że gromadzenie się cysteiny pobudza aktywację białka mTORC1, co prowadzi do zaburzenia procesu różnicowania się i funkcjonowania komórek kanalików nerkowych” – wyjaśnił współautor pracy Alessandro Luciani.

Obecnie w leczeniu cystynozy nefropatycznej stosuje się cysteaminę, która ogranicza gromadzenie cystyny w organizmie. Jak podkreślają badacze, pacjenci z cystynozą często wymagają przeszczepienia nerki, dlatego konieczne jest opracowanie nowych skuteczniejszych metod ich leczenia.

Korzystając z platformy PandaOmics naukowcy przeszukali też dostępne informacje na temat obecnie dostępnych leków na inne choroby, które mogłyby być wykorzystane w terapii cystynozy. Analiza dotyczyła struktury cząsteczek leków, enzymów, na które oddziałują, potencjalnych działań niepożądanych oraz skuteczności.

Okazało się, że jeden z leków immunosupresyjnych, stosowanych u pacjentów poddawanych transplantacji narządów, może być obiecującą terapią dla chorych na cystynozę. Jest to lek z grupy antybiotyków makrolidowych – rapamycyna.

Badania prowadzone na hodowlach komórkowych i żywych modelach doświadczalnych potwierdziły, że rapamycyna przywraca prawidłowe funkcjonowanie lizosomów w komórkach. Zdaniem naukowców ich wyniki dają nadzieje na nową skuteczną terapię dla pacjentów z cystynozą. (PAP)

Joanna Morga

jjj/ bar/

Fundacja PAP zezwala na bezpłatny przedruk artykułów z Serwisu Nauka w Polsce pod warunkiem mailowego poinformowania nas raz w miesiącu o fakcie korzystania z serwisu oraz podania źródła artykułu. W portalach i serwisach internetowych prosimy o zamieszczenie podlinkowanego adresu: Źródło: naukawpolsce.pl, a w czasopismach adnotacji: Źródło: Serwis Nauka w Polsce - naukawpolsce.pl. Powyższe zezwolenie nie dotyczy: informacji z kategorii "Świat" oraz wszelkich fotografii i materiałów wideo.

Czytaj także

  • Fot. Adobe Stock

    Sztuczna inteligencja wydaje się bardziej moralna od ludzi

  • Fot. Adobe Stock

    W samochodach wdychamy substancje rakotwórcze

newsletter

Zapraszamy do zapisania się do naszego newslettera