克利夫兰诊所的研究人员正在利用人工智能来揭示肠道微生物组与阿尔茨海默病之间的联系。
先前的研究表明，随着疾病的发展，阿尔茨海默病患者的肠道细菌会发生变化。 新发表的《细胞报告》研究概述了一种计算方法，用于确定称为代谢物的细菌副产物如何与细胞上的受体相互作用并导致阿尔茨海默病。
克利夫兰诊所基因组中心首任主任 Feixiong Cheng 博士与罗鲁沃脑健康中心和微生物组与人类健康中心 (CMHH) 密切合作。 该研究根据代谢物和受体相互作用的可能性以及两者影响阿尔茨海默病的可能性对它们进行排名。 该数据提供了迄今为止最全面的代谢相关疾病研究路线图之一。
当细菌分解我们吃的食物以获取能量时，它们会将代谢物释放到我们的系统中。 然后代谢物与细胞相互作用并影响细胞，促进可能有益或有害健康的细胞过程。 除了阿尔茨海默病之外，研究人员还发现代谢物与心脏病、不孕症、癌症、自身免疫性疾病和过敏有关。
防止代谢物与细胞之间的有害相互作用有助于对抗疾病。 研究人员正在努力开发药物来激活或阻止代谢物与细胞表面受体的连接。 由于识别目标受体所需的信息量巨大，因此这种方法的进展缓慢。
“肠道代谢物是我们体内许多生理过程的关键，每把钥匙都对应着人类健康和疾病的一把锁，”基因组医学工作人员郑博士说。 “问题在于我们的系统中有数以万计的受体和数千种代谢物，因此手动找出哪把钥匙进入哪把锁既缓慢又昂贵。这就是我们决定使用人工智能的原因。” 程博士的团队测试了人体内已知的具有现有安全性的肠道代谢物，如果广泛应用，是否可以为阿尔茨海默病或其他复杂疾病提供有效的预防甚至干预方法。
该研究的第一作者、程实验室博士后研究员邱云光博士领导了一个团队，其中包括 CMMH 研究总监 J. Mark Brown 博士； James Leverenz，医学博士，克利夫兰诊所罗鲁沃脑健康中心主任兼克利夫兰阿尔茨海默病研究中心主任； 和神经心理学家 Jessica Caldwell 博士，ABPP/CN。 内华达州克利夫兰诊所女性阿尔茨海默病运动预防中心主任。
该团队使用一种称为机器学习的人工智能形式来分析超过 109 万个潜在的代谢物-受体对，并预测每种相互作用导致阿尔茨海默病的可能性。
综合分析：
- 来自人类和临床前阿尔茨海默病研究的遗传和蛋白质组数据
- 不同的受体（蛋白质结构）和代谢物形状
- 不同的代谢物如何影响患者来源的脑细胞
研究小组研究了阿尔茨海默病患者脑细胞中最有可能影响阿尔茨海默病的代谢物-受体对。
他们关注的一个分子是一种名为胍丁胺的保护性代谢物，被认为可以保护脑细胞免受炎症和相关损伤。 研究发现胍丁胺最有可能与阿尔茨海默病中一种名为 CA3R 的受体相互作用。
用胍丁胺治疗阿尔茨海默氏症影响的神经元直接降低了 CA3R 水平，表明代谢物和受体相互影响。 用胍丁胺处理的神经元的磷酸化 tau 蛋白（阿尔茨海默病的标志物）水平也较低。
程博士表示，这些实验证明了他的团队的人工智能算法如何为阿尔茨海默病以外的许多疾病的新研究途径铺平道路。
“我们特别关注阿尔茨海默病，但代谢物-受体相互作用在几乎所有涉及肠道微生物的疾病中都发挥着作用，”他说。 “我们希望我们的方法能够提供一个框架来推动代谢相关疾病和人类健康的整个领域的发展。” 现在，程博士和他的团队正在进一步开发和应用这些人工智能技术，研究遗传和环境因素（包括食物和肠道代谢物）之间的相互作用对人类健康和疾病的影响，包括阿尔茨海默病和其他复杂疾病。
程实验室博士后邱云光博士是这项研究的第一作者，该研究得到了美国国家神经疾病和中风研究所（RF1NS133812）和美国国家老龄化研究所（U01AG073323，R01AG066707。R01AG076448，R01AG082118）的支持、RF1AG082211、R01AG084250 和 R21AG83003）隶属于美国国立卫生研究院 (NIH)。
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