Nuevo modelo de IA identifica factores de riesgo genéticos de la enfermedad de Parkinson

Un equipo dirigido por la Clínica Cleveland ha utilizado modelos avanzados de inteligencia artificial para descubrir factores genéticos en la progresión de la enfermedad de Parkinson e identificar medicamentos existentes que podrían reutilizarse para el tratamiento, acelerando potencialmente el desarrollo de nuevas terapias.

En un nuevo estudio, investigadores dirigidos por el Centro de Genoma de la Clínica Cleveland han utilizado con éxito modelos genéticos de inteligencia artificial (IA) avanzados para identificar factores genéticos asociados con la enfermedad de Parkinson y localizar medicamentos aprobados por la FDA que podrían reutilizarse para el tratamiento.

La investigación, publicado En la revista npj Parkinson's Disease, se emplea un enfoque de biología de sistemas. Esta metodología aprovecha la IA para integrar y analizar diversas formas de datos (incluidos conjuntos de datos genéticos, proteómicos, farmacéuticos y de pacientes) para descubrir patrones que podrían pasar desapercibidos con el análisis convencional.

El estudio fue dirigido por Feixiong Cheng, director del CCGC y experto en el campo de la biología de sistemas. 

“La enfermedad de Parkinson es el segundo trastorno neurodegenerativo más común, justo después de la demencia, pero no tenemos una manera de detener o retardar su progresión en los millones de personas que viven con esta condición en todo el mundo; lo mejor que podemos lograr actualmente es controlar los síntomas a medida que aparecen”, dijo en un comunicado el primer autor Lijun Dou, investigador postdoctoral en el laboratorio de Medicina Genómica de Cheng. comunicado de prensa“Existe una necesidad urgente de desarrollar nuevas terapias modificadoras de la enfermedad de Parkinson”.

La progresión de la enfermedad de Parkinson ha sido difícil de combatir en parte porque las mutaciones genéticas involucradas a menudo se encuentran en regiones no codificantes del ADN, que no codifican proteínas pero pueden influir en la función de los genes.

“Muchas de las mutaciones genéticas conocidas asociadas con la enfermedad de Parkinson se encuentran en regiones no codificantes de nuestro ADN, y no en genes reales”, añadió Dou. “Sabemos que las variantes en regiones no codificantes pueden, a su vez, afectar la función de diferentes genes, pero no sabemos qué genes se ven afectados en la enfermedad de Parkinson”.

Utilizando su innovador modelo de inteligencia artificial, el equipo realizó una referencia cruzada de variantes genéticas relacionadas con el párkinson con múltiples conjuntos de datos de expresión genética y ADN específicos del cerebro. Este enfoque les permitió identificar qué genes se ven afectados por variantes en regiones no codificantes del ADN.

Los investigadores integraron estos hallazgos con conjuntos de datos de proteínas e interactomas para determinar cómo estos genes influyen en otras proteínas cerebrales cuando mutan. Identificaron varios genes de riesgo potenciales, como SNCA y LRRK2, que se sabe que causan inflamación cerebral cuando se desregulan.

El estudio no se detuvo en la identificación de genes. El equipo de investigación exploró si algún medicamento existente podría actuar sobre los genes identificados, con el objetivo de evitar el típico período de 15 años que se requiere para desarrollar y aprobar nuevos medicamentos. 

"Las personas que actualmente padecen la enfermedad de Parkinson no pueden darse el lujo de esperar tanto tiempo para tener nuevas opciones a medida que su enfermedad continúa progresando. Si podemos utilizar medicamentos que ya están aprobados por la FDA y reutilizarlos para la enfermedad de Parkinson, podemos reducir significativamente el tiempo hasta que podamos ofrecerles a los pacientes más opciones", afirmó Cheng en el comunicado de prensa.

Al integrar sus descubrimientos genéticos con bases de datos farmacéuticas, el equipo identificó múltiples fármacos candidatos. Verificaron los historiales médicos electrónicos y descubrieron que los pacientes que tomaban algunos de los medicamentos identificados, como el fármaco para reducir el colesterol simvastatina, tenían menos probabilidades de que se les diagnosticara la enfermedad de Parkinson.

El siguiente paso en su investigación implica probar en laboratorio la simvastatina, junto con varios medicamentos inmunosupresores y ansiolíticos que mostraron resultados prometedores.

“Si se utilizaran métodos tradicionales, cualquiera de los pasos que hemos dado para identificar genes, proteínas y fármacos requeriría una gran cantidad de recursos y tiempo”, añadió Dou. “Nuestros análisis integradores basados ​​en redes nos permitieron acelerar este proceso significativamente e identificar múltiples candidatos, lo que aumenta nuestras posibilidades de encontrar nuevas soluciones”.