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AI 讓罕見病患者重獲新生:從 4000 種藥物中找到救命藥

人工智能
在對 4000 種現有藥物進行篩選后,一種人工智能工具幫助發現了一種藥物,成功挽救了一名特發性多中心 Castleman 病(iMCD)患者的生命。

2 月 12 日消息,在對 4000 種現有藥物進行篩選后,一種人工智能工具幫助發現了一種藥物,成功挽救了一名特發性多中心 Castleman 病(iMCD)患者的生命。iMCD 是一種罕見疾病,其生存率極低,且治療選擇有限。

據《新英格蘭醫學雜志》(NEJM)發表的一篇新論文介紹,由賓夕法尼亞大學佩雷爾曼醫學院的研究人員領導的團隊利用一種名為機器學習的人工智能技術,確定了阿達木單抗(adalimumab)是可能對 iMCD 有效的“最佳預測”新療法。阿達木單抗是一種可自我注射的生物治療藥物,已獲得美國食品藥品監督管理局(FDA)批準,用于治療包括關節炎和克羅恩病在內的多種疾病。

與此同時,研究團隊通過實驗發現,阿達木單抗抑制的特定蛋白 —— 腫瘤壞死因子(TNF),可能在 iMCD 中扮演關鍵角色。他們在病情最嚴重的 iMCD 患者中檢測到 TNF 信號水平升高,進一步分析顯示,iMCD 患者的免疫細胞在激活時產生的 TNF 比健康個體更多。

基于這些發現,研究的高級作者、賓夕法尼亞大學轉化醫學與人類遺傳學副教授大衛?法金鮑姆(David Fajgenbaum)博士,以及該研究患者的主治醫生、加拿大溫哥華綜合醫院的血液學家盧克?陳(Luke Chen)博士,決定首次嘗試將這種 TNF 抑制劑用于 iMCD 患者。

“這位患者在研究中原本即將進入臨終關懷,但現在他已經接近兩年沒有復發了。”法金鮑姆博士表示,“這不僅對這位患者和 iMCD 具有重要意義,更表明機器學習在尋找更多疾病治療方法方面的巨大潛力。”

將現有藥物用于其最初用途之外的其他目的,被稱為藥物再利用。許多疾病在癥狀、預后甚至病因上可能看起來截然不同,但它們在體內可能存在一些共同的潛在聯系,例如共同的基因突變或分子觸發因素,因此可以用同一種藥物進行治療。

法金鮑姆博士本人也患有 iMCD,他通過自己的研究在十多年前找到了一種挽救生命的再利用藥物,并因此一直處于緩解狀態。這段經歷激勵他加入賓夕法尼亞大學,并聯合創立了名為“Every Cure”的非營利組織,旨在利用人工智能分析海量數據,尋找已獲批準的藥物,作為罕見病患者的潛在治療方案

這項研究中使用的人工智能平臺,是基于賓州州立大學研究助理春宇馬(Chunyu Ma)和計算機科學與工程、生物學以及生命科學赫克研究所副教授大衛?科斯利基(David Koslicki)的開創性工作而構建的。

該研究中描述的患者原本即將進入臨終關懷,因為之前的多種治療方法都未能奏效。

據IT之家了解,特發性多中心 Castleman 病是一種細胞因子風暴疾病。細胞因子風暴是一種免疫系統過度且有害的反應,表現為過多的炎癥細胞因子(免疫系統中參與細胞間通信的蛋白質)被釋放,可能會損害身體的組織和器官。因此,iMCD 患者可能會出現淋巴結腫大、全身炎癥以及危及生命的多器官衰竭等癥狀。直到接受阿達木單抗治療之前,其一直飽受這些問題的困擾。

盡管 Castleman 病相對罕見 —— 美國每年大約有 5000 人被診斷,但這項研究的發現有望拯救更多患者的生命。“在美國可能有幾百名患者,全球則有數千名患者,每年都會經歷這種致命的病情爆發,就像該患者之前所經歷的那樣。”法金鮑姆博士表示,“雖然還需要進一步研究,但我相信許多患者可能會從這種新療法中受益。”

該研究強調了將多種科學方法相結合的重要性,而不是單獨使用人工智能、實驗室工作或臨床研究方法。

展望未來,法金鮑姆博士及其團隊正準備在今年啟動一項臨床試驗,以評估另一種再利用藥物 ——JAK1/2 抑制劑,對 iMCD 的有效性。

責任編輯:龐桂玉 來源: IT之家
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