'의미론적 유사성'이 파킨슨병에 대한 새로운 약물 후보를 이끈다
AI는 새로운 약물 리드를 찾기 위해 화합물이 설명되는 방식을 비교합니다.
날짜:
2023년 3월 3일
원천:
플로스
요약:
새로운 연구에 따르면 연구원들이 그들의 결과를 설명하기 위해 사용하는 단어는 파킨슨병에 대한 잠재적인 새로운 치료법을 발견하는 데 활용될 수 있습니다. 이 연구는 인공 지능(AI) 시스템을 사용하여 질병으로 손상된 세포의 에너지 생성 구성 요소인 미토콘드리아의 처분을 촉진하는 능력이 있는 기존의 항콜레스테롤 약물을 식별했습니다.
전체 이야기
캐나다 토론토 대학의 Angus McQuibban과 동료들이 3월 2일 오픈 액세스 저널 인 PLOS Biology 에 발표한 새로운 연구에 따르면 연구원들이 결과를 설명하기 위해 사용하는 단어는 파킨슨병에 대한 잠재적인 새로운 치료법을 발견하는 데 활용될 수 있습니다. 이 연구는 인공 지능(AI) 시스템을 사용하여 질병으로 손상된 세포의 에너지 생성 구성 요소인 미토콘드리아의 처리를 촉진하는 능력이 있는 기존의 항콜레스테롤 약물을 식별했습니다.
파킨슨병(PD)으로 이어지는 전체 병원성 경로는 알려져 있지 않지만 한 가지 분명한 원인은 미토콘드리아 기능 장애와 결함이 있는 미토콘드리아를 처리할 수 없는 미토파지(mitophagy)라는 과정입니다. PD와 관련된 최소 5개의 유전자가 직간접적으로 손상된 미토파지와 연결되어 있으므로 저자는 미토파지 과정을 향상시킬 수 있는 화합물을 찾았습니다.
여러 가지 그러한 화합물이 확인되었지만 대부분은 세포에 해를 끼치기 때문에 약물 후보로 배제됩니다. 이로 인해 저자는 이러한 화합물을 설명하는 문헌이 다른 화합물, 이전에는 미토파지 강화와 관련이 없었지만 알려진 강화제를 논의하는 논문에도 나타나는 용어로 설명된 다른 화합물로 이어질 수 있는지 여부를 묻게 되었습니다.
이러한 "의미론적 유사성"의 패턴을 식별하는 것은 IBM Watson for Drug Discovery의 핵심 기술 중 하나입니다. 이 기술은 슈퍼컴퓨터에서 실행되는 AI 프로그램으로, 발표된 문헌에서 키워드, 구 및 병치의 패턴을 분석합니다. 팀은 이 프로그램을 사용하여 진정한 mitophagy 인핸서의 의미론적 "지문"을 개발한 다음 약물 데이터베이스에서 3,000개 이상의 후보에 대한 문헌에서 유사한 지문을 찾았습니다.
상위 79명의 후보는 미토콘드리아 독에 대한 세포 배양에서 스크리닝되었습니다. 그 분석의 상위 3개 후보는 몇 가지 다른 미토파지 분석에서 테스트되었으며, 콜레스테롤 저하 약물인 프로부콜이 효과와 안전성의 최상의 조합을 가진 화합물로 확인되었습니다. Probucol은 또한 파킨슨병의 두 가지 다른 동물 모델에서 운동 기능, 생존 및 뉴런 손실을 개선하는 것으로 밝혀졌습니다(PD는 주로 운동 장애입니다).
Mitophagy에 대한 Probucol의 효과는 스트레스 동안 미토콘드리아 무결성을 유지하는 데 도움이 되고 파킨슨병에서 비정상적으로 축적되는 일시적인 세포 구조인 지질 방울의 형성 및 작용을 필요로 했습니다. 프로부콜은 지질 수송에 관여하는 단백질인 ABCA1을 표적으로 삼는 것으로 알려져 있으며, ABCA1 수준의 감소는 미토파지를 촉진하는 프로부콜의 능력을 감소시켜 ABCA1이 미토파지에서 지질 방울의 역할을 중재할 가능성이 있음을 시사합니다.
McQuibban은 "우리 연구는 mitophagy 향상으로 이어지는 알려진 메커니즘과 새로운 메커니즘을 식별한 이중 in silico/세포 기반 스크리닝 방법론을 보여주었습니다."라고 말했습니다. "지질 방울 축적과 ABCA1 사이의 연관성을 고려할 때 프로부콜이 지질 방울의 동원을 통해 미토파지를 강화하는 것으로 보입니다. 이 메커니즘을 표적으로 삼는 것이 유리할 수 있습니다."
McQuibban은 "우리 연구에서 AI 플랫폼 IBM Watson을 사용하여 잠재적으로 파킨슨병 치료제로 용도 변경될 수 있는 현재 승인된 약물을 효율적으로 식별했습니다."라고 덧붙입니다.
출처 : https://www.sciencedaily.com/