機械学習により代謝産物とアルツハイマー病との関連が明らかに

2024 年 5 月 3 日 – 最近の論文によると、クリーブランドクリニックの研究者チームは、腸内細菌の代謝物と細胞受容体がどのように相互作用してアルツハイマー病に影響を与えるかを特徴づけるのに機械学習が役立つことを発見したという。 勉強 で セルレポート。

研究チームは、アルツハイマー病患者は症状が進行するにつれて腸内細菌の変化を経験することが多いことがこれまでの研究で実証されていると指摘した。 しかし、この「腸と脳の軸」を動かすメカニズムの多くは不明です。

腸内代謝物は、個人が食べた食物を細菌が分解するときに細菌によって放出され、その後、これらの代謝物は体全体の多くの細胞プロセスに影響を与えます。 研究者らは、これらの相互作用は多くの場合人間の健康に役立つ可能性があるが、代謝産物とがんやがんなどの多くの状態との間には関連があると指摘しました。 パーキンソン病、アルツハイマー病と並んで—文書化されています。

このような場合における腸内マイクロバイオームの重大な影響により、研究者は薬物や他の治療法が有害な代謝物の相互作用をどのように防ぐことができるかを研究するようになりました。

「腸の代謝物は私たちの体内の多くの生理学的プロセスの鍵であり、あらゆる鍵には人間の健康と病気の鍵がある」とクリーブランドクリニックゲノムセンターの初代所長であるフェイシオン・チェン博士は次のように説明した。 ニュースリリース。 「問題は、私たちのシステムには何万もの受容体と何千もの代謝産物があるため、どのキーがどのロックに入るかを手動で判断するのは時間がかかり、コストがかかることです。」

これに対抗するために、研究チームは機械学習を使用して、アルツハイマー病の状況において代謝産物と細胞受容体がどのように相互作用するかを研究しました。 このアプローチにより、代謝物の形状と受容体タンパク質の構造、遺伝的およびプロテオームデータ、患者由来の脳細胞に対する代謝物の既知の影響に関する情報を統合することにより、研究者は109万を超える潜在的な代謝物と受容体のペアを分析できるようになりました。

このデータは、相互作用する可能性に基づいて代謝産物と受容体をランク付けするために使用され、そのペアがアルツハイマー病に寄与する可能性に関する予測に情報を提供しました。

そこから、アルツハイマー病に影響を与える可能性が最も高い代謝産物と受容体のペアがより詳しく検査されました。

関連する代謝産物の 1 つであるアグマチンは、脳細胞を炎症に関連した損傷から保護すると考えられています。 分析の結果、アグマチンは CA3R として知られる受容体と相互作用する可能性が最も高いことが明らかになりました。

さらなる調査により、アグマチンと CA3R は相互に影響を及ぼしていることが示されました。

アグマチンで治療したアルツハイマー病に罹患したニューロンはCA3Rレベルを低下させたが、アグマチンで治療したニューロンはアルツハイマー病の既知のマーカーであるリン酸化タウタンパク質のレベルも大幅に低下した。

研究者らは、この研究が腸内微生物叢と病気の関係を評価する他の研究におけるAI応用の可能性を浮き彫りにしていると強調した。

「私たちは特にアルツハイマー病に焦点を当てましたが、代謝産物と受容体の相互作用は、腸内微生物が関与するほぼすべての病気に関与しています」とチェン氏は述べた。 「私たちの方法が、代謝物関連疾患と人間の健康の分野全体を進歩させるための枠組みを提供できることを願っています。」