Ein von der Cleveland Clinic geleitetes Team hat fortschrittliche KI-Modelle verwendet, um genetische Faktoren im Verlauf der Parkinson-Krankheit aufzudecken und vorhandene Medikamente zu identifizieren, die für die Behandlung umfunktioniert werden könnten, wodurch möglicherweise die Entwicklung neuer Therapien beschleunigt würde.
In einer neuen Studie ist es Forschern unter der Leitung des Cleveland Clinic Genome Center gelungen, mithilfe fortschrittlicher genetischer Modelle auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) genetische Faktoren zu identifizieren, die mit der Parkinson-Krankheit in Zusammenhang stehen, und von der FDA zugelassene Medikamente zu finden, die für die Behandlung umgewidmet werden könnten.
Die Forschung, veröffentlicht in der Zeitschrift npj Parkinson's Disease, verwendet einen systembiologischen Ansatz. Diese Methode nutzt KI, um verschiedene Datenformen – darunter genetische, proteomische, pharmazeutische und Patientendatensätze – zu integrieren und zu analysieren, um Muster aufzudecken, die bei herkömmlichen Analysen möglicherweise übersehen werden.
Die Studie wurde von Feixiong Cheng geleitet, einem CCGC-Direktor und Experten auf dem Gebiet der Systembiologie.
„Die Parkinson-Krankheit ist die zweithäufigste neurodegenerative Erkrankung, gleich nach Demenz, aber wir haben keine Möglichkeit, ihr Fortschreiten bei den Millionen von Menschen, die weltweit mit dieser Krankheit leben, zu stoppen oder zu verlangsamen. Das Beste, was wir derzeit erreichen können, ist, die Symptome zu behandeln, wenn sie auftreten“, sagte Erstautor Lijun Dou, ein Postdoktorand in Chengs Labor für Genommedizin, in einem Pressemitteilung„Es besteht dringender Bedarf an der Entwicklung neuer krankheitsmodifizierender Therapien für die Parkinson-Krankheit.“
Der Verlauf der Parkinson-Krankheit lässt sich unter anderem deshalb nur schwer bekämpfen, weil die entsprechenden genetischen Mutationen oft in nicht-kodierenden Bereichen der DNA liegen, die zwar keine Proteine kodieren, aber die Genfunktion beeinflussen können.
„Viele der bekannten genetischen Mutationen, die mit der Parkinson-Krankheit in Zusammenhang stehen, befinden sich in nicht-kodierenden Bereichen unserer DNA und nicht in den eigentlichen Genen“, fügte Dou hinzu. „Wir wissen, dass Varianten in nicht-kodierenden Bereichen wiederum die Funktion verschiedener Gene beeinflussen können, aber wir wissen nicht, welche Gene bei der Parkinson-Krankheit betroffen sind.“
Mithilfe ihres innovativen KI-Modells verglich das Team genetische Varianten, die mit Parkinson in Verbindung stehen, mit mehreren gehirnspezifischen DNA- und Genexpressionsdatensätzen. Mit diesem Ansatz konnten sie feststellen, welche Gene von Varianten in nicht-kodierenden DNA-Regionen betroffen sind.
Diese Erkenntnisse integrierten die Forscher dann in Protein- und Interaktom-Datensätze, um herauszufinden, wie diese Gene bei Mutation andere Gehirnproteine beeinflussen. Sie identifizierten mehrere potenzielle Risikogene wie SNCA und LRRK2, von denen bekannt ist, dass sie bei Fehlregulierung Gehirnentzündungen verursachen.
Die Studie beschränkte sich nicht auf die Identifizierung von Genen. Das Forschungsteam untersuchte, ob bereits vorhandene Medikamente die identifizierten Gene angreifen könnten, und wollte damit die normalerweise 15 Jahre dauernde Zeitspanne umgehen, die für die Entwicklung und Zulassung neuer Medikamente erforderlich ist.
„Menschen, die derzeit mit Parkinson leben, können es sich nicht leisten, so lange auf neue Optionen zu warten, da sich ihr Zustand weiter verschlechtert. Wenn wir bereits von der FDA zugelassene Medikamente verwenden und sie für die Parkinson-Krankheit umfunktionieren können, können wir die Zeit, bis wir den Patienten mehr Optionen bieten können, erheblich verkürzen“, sagte Cheng in der Pressemitteilung.
Durch die Integration ihrer genetischen Erkenntnisse in pharmazeutische Datenbanken konnte das Team mehrere Wirkstoffkandidaten identifizieren. Sie überprüften elektronische Gesundheitsakten und fanden heraus, dass bei Patienten, die einige der identifizierten Medikamente einnahmen, wie etwa den Cholesterinsenker Simvastatin, die Wahrscheinlichkeit einer Parkinson-Diagnose geringer war.
Der nächste Schritt ihrer Forschung umfasst Labortests von Simvastatin neben mehreren immunsuppressiven und angstlösenden Medikamenten, die vielversprechend waren.
„Mit herkömmlichen Methoden wäre jeder Schritt zur Identifizierung von Genen, Proteinen und Medikamenten sehr zeit- und ressourcenintensiv gewesen“, fügte Dou hinzu. „Mit unseren integrativen netzwerkbasierten Analysen konnten wir diesen Prozess deutlich beschleunigen und mehrere Kandidaten identifizieren, was unsere Chance erhöht, neue Lösungen zu finden.“