人工智能揭示了目前可能有助于对抗阿尔茨海默氏病的药物

波士顿-迫切需要针对阿尔茨海默氏病的新疗法，但大量的研究药物临床试验未能产生有希望的选择。现在，麻省总医院(MGH)和哈佛医学院(HMS)的团队已经开发出一种基于人工智能的方法，以筛选当前可用的药物作为阿尔茨海默氏病的可能治疗方法。该方法可能代表了一种快速而廉价的方法，可以将现有疗法重新用于这种进行性的，使人衰弱的神经退行性疾病的新疗法。重要的是，它还可以通过指出药物作用机制来帮助揭示新的，尚未探索的治疗靶标。

“将FDA批准的药物用于阿尔茨海默氏病是一个有吸引力的想法，可以帮助加速有效治疗的到来-但不幸的是，即使对于先前批准的药物，临床试验也需要大量资源，因此无法评估阿尔茨海默氏病患者的每种药物HMS系统药理学实验室信息学和建模总监Artem Sokolov博士解释说。“因此，我们建立了确定药物优先顺序的框架，帮助临床研究专注于最有前途的药物。”

索科洛夫和他的同事在《自然通讯》上发表的一篇文章中描述了他们的框架，称为DRIAD(阿尔茨海默氏病的药物再利用)，它依赖于机器学习-人工智能的一个分支，其中，系统对大量数据进行“训练” ，“学习”以识别故事模式并增强研究人员和临床医生的决策能力。

DRIAD通过测量用药物治疗后人脑神经细胞发生的事情来发挥作用。然后，该方法确定药物引起的变化是否与疾病严重性的分子标志物相关。

该方法还使研究人员能够鉴定出对脑细胞具有保护作用和破坏作用的药物。

共同第一作者，MGH神经病学系研究员，指导老师史蒂夫·罗德里格斯(Steve Rodriguez)说：“我们还估算了这种相关性的方向性，有助于识别和过滤出加速神经元死亡而不是预防神经元死亡的神经毒性药物。”在HMS。

DRIAD还允许研究人员检查最有希望的药物靶向哪些蛋白质，以及靶之间是否存在共同趋势，这是由Clemens Hug博士设计的方法，该方法是系统药理学实验室的助理研究员，也是第一作者。

该团队将筛选方法应用于80种经FDA批准并经过临床测试的药物，以适应各种情况。分析得出了候选者的排名列表，其中几种抗炎药用于治疗类风湿性关节炎和血液癌成为最有力的竞争者。这些药物属于称为Janus激酶抑制剂的一类药物。这些药物通过阻断刺激炎症的Janus激酶蛋白的作用而发挥作用，Janus激酶蛋白被怀疑在阿尔茨海默氏病中起作用，并以自身免疫性疾病的作用而闻名。研究小组的分析还指出了其他可能的治疗目标，需要进一步研究。