Investigadores de Cleveland Clinic utilizaron machine learning detectar objetivos farmacológicos que mejores el tratamiento de Alzheimer.
Investigadores de Cleveland Clinic publicaron en Cell Reports, sus avances en el uso de inteligencia artificial (IA), específicamente machine learning, para descubrir el vínculo entre el microbioma intestinal y la enfermedad de Alzheimer. Otros estudios han encontrado que las personas con Alzheimer experimentan cambios en sus bacterias intestinales a medida que la enfermedad progresa. Por otra parte, los hallazgos de los científicos de Cleveland Clinic, detallan el uso de un método computacional para determinar cómo los metabolitos interactúan los receptores de células y contribuyen al progreso de Alzheimer.
Las bacterias liberan metabolitos en el cuerpo mientras descomponen los alimentos ingeridos para obtener energía. Posteriormente, estos metabolitos interactúan con las células e influyen en ellas, lo cual impulsa procesos celulares que pueden ser útiles o perjudiciales para la salud. Los metabolitos también han sido relacionados con enfermedades cardiacas, infertilidad, algunos tipos de cáncer, trastornos autoinmunes y alergias, además de Alzheimer.
“Los metabolitos intestinales son la clave para muchos procesos fisiológicos de nuestro cuerpo, y para cada clave hay un candado para la salud y la enfermedad humana”, explicó el Dr. Feixiong Cheng, personal de Medicina Genómica. “El problema es que tenemos decenas de miles de receptores y miles de metabolitos en nuestro sistema, por lo que determinar manualmente qué llave entra en qué cerradura ha sido lento y costoso”, agregó.
De esta manera, el equipo de Cleveland Clinic utilizó IA para probar si los metabolitos intestinales ofrecen una prevención eficaz o enfoques para la intervención para Alzheimer u otras enfermedades complejas.
A través de machine learning los investigadores lograron analizar más de 1.09 millones de pares potenciales de metabolitos y receptores para predecir la probabilidad de que cada interacción contribuyera a la enfermedad de Alzheimer.
Los análisis incluyeron datos genéticos y proteómicos de estudios preclínicos y humanos sobre Alzheimer; diferentes estructuras de proteínas receptoras y formas de metabolitos; y cómo afectan los distintos metabolitos a las células cerebrales derivadas de pacientes.
Una molécula en la que se centraron los investigadores es un metabolito protector llamado agmatina, que se cree protege a las células cerebrales de la inflamación. Los investigadores encontraron que la agmatina tenía más probabilidades de interactuar con un receptor llamado CA3R en la enfermedad de Alzheimer. Además, el tratamiento de las neuronas afectadas por Alzheimer con agmatina redujo directamente los niveles de CA3R, lo que indica que el metabolito y el receptor se influyen entre sí.
De igual manera, las neuronas tratadas con agmatina también registraron niveles más bajos de proteínas tau fosforiladas, un marcador de la enfermedad de Alzheimer.
El Dr. Cheng dice que estos experimentos demuestran cómo los algoritmos de IA de su equipo pueden allanar el camino para nuevas vías de investigación sobre muchas enfermedades además del Alzheimer. “Nos centramos específicamente en la enfermedad de Alzheimer, pero las interacciones metabolito-receptor desempeñan un papel en casi todas las enfermedades que involucran microbios intestinales” mencionó.
Finalmente, los investigadores esperan que estos nuevos métodos sean útiles para proporcionar un marco para avanzar en todo el campo de las enfermedades asociadas a metabolitos y la salud humana. Por ello continuarán el desarrollo y aplicación de IA y machine learning para estudiar factores genéticos en la salud humana, específicamente en la enfermedad de Alzheimer.
