Utiliser l’IA pour améliorer le traitement de la maladie d’Alzheimer grâce à « l’axe intestin-cerveau »

Utiliser l’IA pour améliorer le traitement de la maladie d’Alzheimer grâce à « l’axe intestin-cerveau »

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Les chercheurs de la Cleveland Clinic utilisent l’intelligence artificielle pour découvrir le lien entre le microbiome intestinal et la maladie d’Alzheimer.

Des études antérieures ont montré que les patients atteints de la maladie d'Alzheimer subissent des changements dans leurs bactéries intestinales à mesure que la maladie se développe. Le nouvellement publié Rapports de cellules L'étude décrit une méthode informatique pour déterminer comment les sous-produits bactériens appelés métabolites interagissent avec les récepteurs des cellules et contribuent à la maladie d'Alzheimer.

Feixiong Cheng, Ph.D., premier directeur du Cleveland Clinic Genome Center, a travaillé en étroite collaboration avec le Luo Ruvo Center for Brain Health et le Center for Microbiome and Human Health (CMHH). L'étude classe les métabolites et les récepteurs selon la probabilité qu'ils interagissent les uns avec les autres et la probabilité que la paire influence la maladie d'Alzheimer. Les données fournissent à ce jour l’une des feuilles de route les plus complètes pour étudier les maladies associées aux métabolites.

Les bactéries libèrent des métabolites dans notre système lorsqu’elles décomposent les aliments que nous consommons pour produire de l’énergie. Les métabolites interagissent ensuite avec les cellules et les influencent, alimentant ainsi des processus cellulaires qui peuvent être utiles ou préjudiciables à la santé. En plus de la maladie d'Alzheimer, les chercheurs ont établi un lien entre les métabolites et les maladies cardiaques, l'infertilité, les cancers, les maladies auto-immunes et les allergies.

Prévenir les interactions nocives entre les métabolites et nos cellules pourrait aider à combattre les maladies. Les chercheurs travaillent au développement de médicaments pour activer ou empêcher les métabolites de se connecter aux récepteurs à la surface des cellules. Les progrès avec cette approche sont lents en raison de la grande quantité d’informations nécessaires pour identifier un récepteur cible.

« Les métabolites intestinaux sont la clé de nombreux processus physiologiques dans notre corps, et pour chaque clé correspond un verrou pour la santé humaine et les maladies », a déclaré le Dr Cheng, du personnel en médecine génomique. “Le problème est que nous avons des dizaines de milliers de récepteurs et des milliers de métabolites dans notre système, donc déterminer manuellement quelle clé va dans quelle serrure a été lent et coûteux. C'est pourquoi nous avons décidé d'utiliser l'IA.”

L'équipe du Dr Cheng a vérifié si des métabolites intestinaux bien connus dans le corps humain avec des profils de sécurité existants pouvaient offrir des approches efficaces de prévention ou même d'intervention pour la maladie d'Alzheimer ou d'autres maladies complexes s'ils étaient largement appliqués.

Étudiez le premier auteur et boursier postdoctoral du Cheng Lab, Yunguang Qiu, Ph.D. a dirigé une équipe qui comprenait J. Mark Brown, Ph.D., directeur de recherche, CMMH ; James Leverenz, MD, directeur du Cleveland Clinic Luo Ruvo Center for Brain Health et directeur du Cleveland Alzheimer's Disease Research Center ; et la neuropsychologue Jessica Caldwell, Ph.D., ABPP/CN. Directrice du centre de prévention du mouvement des femmes Alzheimer à la Cleveland Clinic Nevada.

L'équipe a utilisé une forme d'IA appelée apprentissage automatique pour analyser plus de 1,09 millions de paires métabolites-récepteurs potentiels et prédire la probabilité que chaque interaction contribue à la maladie d'Alzheimer.

Les analyses ont intégré :

  • données génétiques et protéomiques issues d'études humaines et précliniques sur la maladie d'Alzheimer
  • différentes formes de récepteurs (structures protéiques) et de métabolites
  • comment différents métabolites affectent les cellules cérébrales dérivées du patient

L'équipe a étudié les paires métabolites-récepteurs les plus susceptibles d'influencer la maladie d'Alzheimer dans les cellules cérébrales dérivées de patients atteints de la maladie d'Alzheimer.

L’une des molécules sur lesquelles ils se sont concentrés était un métabolite protecteur appelé agmatine, censé protéger les cellules cérébrales de l’inflammation et des dommages associés. L'étude a révélé que l'agmatine était la plus susceptible d'interagir avec un récepteur appelé CA3R dans la maladie d'Alzheimer.

Le traitement des neurones affectés par la maladie d'Alzheimer avec de l'agmatine a directement réduit les niveaux de CA3R, indiquant que le métabolite et le récepteur s'influencent mutuellement. Les neurones traités par l'agmatine présentaient également des niveaux plus faibles de protéines tau phosphorylées, un marqueur de la maladie d'Alzheimer.

Le Dr Cheng affirme que ces expériences démontrent comment les algorithmes d’IA de son équipe peuvent ouvrir la voie à de nouvelles voies de recherche sur de nombreuses maladies autres que la maladie d’Alzheimer.

“Nous nous sommes spécifiquement concentrés sur la maladie d'Alzheimer, mais les interactions métabolites-récepteurs jouent un rôle dans presque toutes les maladies impliquant des microbes intestinaux”, a-t-il déclaré. “Nous espérons que nos méthodes pourront fournir un cadre pour progresser dans l'ensemble du domaine des maladies associées aux métabolites et de la santé humaine.”

Aujourd'hui, le Dr Cheng et son équipe développent et appliquent ces technologies d'IA pour étudier les interactions entre les facteurs génétiques et environnementaux (y compris les métabolites alimentaires et intestinaux) sur la santé humaine et les maladies, notamment la maladie d'Alzheimer et d'autres maladies complexes.

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