機械学習は、人々がタバコをやめるのを助けるために転用できる薬を特定します

ペンシルバニア州立医科大学とミネソタ大学の研究者による研究によると、風邪やインフルエンザによる咳の治療に使用されるデキストロメトルファンのような薬は、人々が喫煙をやめるのを助けるために転用される可能性がある. 彼らは、コンピュータープログラムがデータセットのパターンと傾向を分析して薬物を特定する新しい機械学習方法を開発し、それらのいくつかはすでに臨床試験でテストされていると述べました。

喫煙は心血管疾患、がん、呼吸器疾患の危険因子であり、米国では毎年 50 万人近くが死亡しています。 喫煙行動は学習されたり、学習されなかったりする可能性がありますが、遺伝学は、それらの行動に従事する個人のリスクにも役割を果たします. 研究者らは以前の研究で、特定の遺伝子を持つ人々がタバコ中毒になる可能性が高いことを発見しました。

130 万人以上の遺伝子データを使用して、公衆衛生科学、生化学および分子生物学の教授である Dajiang Liu 博士と、公衆衛生科学の助教授である Bibo Jiang 博士が共同で研究を主導しました。これらの大規模なデータセットを研究するために機械学習を使用した大規模な多施設研究 -; これには、人の遺伝学と自己申告による喫煙行動に関する特定のデータが含まれます。

研究者たちは、喫煙行動に関連する 400 以上の遺伝子を特定しました。 人は何千もの遺伝子を持っている可能性があるため、それらの遺伝子の一部が喫煙行動に関連している理由を特定する必要がありました. ニコチン受容体の産生を指示する遺伝子や、人をリラックスさせて幸せな気分にさせるホルモンのドーパミンのシグナル伝達に関与する遺伝子には、わかりやすいつながりがありました。 残りの遺伝子について、研究チームは生物学的経路でそれぞれが果たす役割を決定し、その情報を使用して、既存の経路を変更するために既に承認されている医薬品を特定する必要がありました。

この研究の遺伝子データのほとんどはヨーロッパ人の祖先からのものであるため、機械学習モデルは、そのデータを研究するだけでなく、アジア人、アフリカ人、またはアメリカ人の祖先を持つ約 150,000 人の小規模なデータ セットも研究するように調整する必要がありました。

Liu と Jiang は、このプロジェクトで 70 人以上の科学者と協力しました。 彼らは、風邪やインフルエンザによる咳の治療に一般的に使用されているデキストロメトルファンや、アルツハイマー病の治療に使用されているガランタミンなど、禁煙に転用できる可能性がある少なくとも 8 つの薬剤を特定しました。 この研究は、本日1月26日にNature Geneticsに掲載されました。

大量の生物医学データと機械学習手法を使用して医薬品を転用することで、費用、時間、およびリソースを節約できます。 私たちが特定した薬のいくつかは、喫煙者の禁煙を助ける能力についてすでに臨床試験でテストされていますが、将来の研究で探求される可能性のある他の候補がまだあります.」

Dajiang Liu, Ph.D.、ペンシルベニア州立がん研究所およびペンシルベニア州立ハック生命科学研究所の研究者

機械学習法は多様な祖先からの小さなデータセットを組み込むことができましたが、ジャンは、研究者が多様な祖先を持つ個人から遺伝子データベースを構築することは依然として重要であると述べました.

「これは、機械学習モデルが薬物乱用の危険にさらされている個人を特定し、有用な治療の対象となる潜在的な生物学的経路を決定する精度を向上させるだけです.」