Harvard heeft een AI-tool ontwikkeld die genen en medicijncombinaties identificeert die ziekten in cellen kunnen omkeren.

Onderzoekers van Harvard Medical School hebben een tool voor kunstmatige intelligentie ontwikkeld die de ontdekking van medicijnen zou kunnen transformeren. PDGrapher kan genen en medicijncombinaties identificeren die zieke cellen weer gezond maken, wat nieuwe mogelijkheden biedt voor de behandeling van kanker en neurodegeneratieve ziekten. De onderzoeksresultaten zijn gepubliceerd in Nature Biomedical Engineering.

Bij traditionele medicijnontwikkeling worden vaak honderden chemische verbindingen getest in de hoop dat één daarvan effectief zal blijken.

De nieuwe tool is een grafisch neuraal netwerk dat niet alleen individuele datapunten analyseert, maar ook de verbanden daartussen. In de biologie betekent dit dat de relaties tussen genen, eiwitten en signaalroutes in kaart worden gebracht en vervolgens wordt voorspeld welke medicijncombinaties het ziekteproces in cellen kunnen omkeren.

In plaats van elke mogelijke stof uit de database te testen, identificeert PDGrapher alleen de targets die de gezonde celfunctie het meest waarschijnlijk herstellen. Het model simuleert wat er gebeurt wanneer specifieke genen of eiwitten worden uitgeschakeld en controleert of de cel zich blijft gedragen alsof hij ziek is.

Om de effectiviteit van het model te testen, gebruikten de onderzoekers 19 datasets met betrekking tot 11 soorten kanker. PDGrapher identificeerde correct targets voor bestaande medicijnen en identificeerde ook aanvullende kandidaten waarvan de effectiviteit wordt ondersteund door recente studies. Voorbeelden hiervan zijn KDR (VEGFR2), een target voor de behandeling van niet-kleincellige longkanker, en TOP2A, een enzym dat al wordt aangevallen door chemotherapie en waarvan de blokkering uitzaaiingen kan remmen.

Het model presteerde beter dan andere instrumenten: de classificatienauwkeurigheid was tot 35% hoger en de tijd om resultaten te verkrijgen was tot 25 keer korter dan bij vergelijkbare methoden.

PDGrapher zou een bijzonder belangrijke rol kunnen spelen bij ziekten waarbij meerdere biologische processen de progressie stimuleren, zoals kanker en neurodegeneratieve aandoeningen. Het team test het al in studies naar de ziekte van Parkinson en de ziekte van Alzheimer, en in samenwerking met het Massachusetts General Hospital naar de zeldzame X-gebonden dystonie.

Deze ontdekking zou de ontwikkeling van gepersonaliseerde therapieën aanzienlijk kunnen versnellen. Omdat PDGrapher specifieke targets voor testen identificeert, verkort het de testtijd en -kosten, en biedt het tegelijkertijd nieuwe inzichten in ziektemechanismen. Zoals de onderzoekers opmerken, zou de tool de basis kunnen vormen voor een nieuw paradigma in de farmacologie – een verschuiving van "één target, één medicijn" naar complexe, precieze therapeutische combinaties.