L’apprentissage automatique et la génomique par IA peuvent-ils trouver des médicaments contre la maladie d’Alzheimer?

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Et si un nouveau traitement pour la maladie d’Alzheimer existait aujourd’hui parmi les médicaments approuvés par la Food and Drug Administration (FDA) américaine? Une nouvelle étude évaluée par des pairs publiée la semaine dernière dans Communications de la nature par des chercheurs de la Harvard Medical School et du Massachusetts General Hospital montre comment un cadre d’apprentissage automatique de l’IA combiné à la génomique peut aider à prédire les candidats à la réutilisation de médicaments pour la maladie d’Alzheimer.

Selon le World Alzheimer Report 2018, environ 50 millions de personnes vivent avec la maladie d’Alzheimer, un trouble neurodégénératif et d’autres formes de démence. Aux États-Unis, 5,8 millions sont touchés par la maladie d’Alzheimer, dont les deux tiers sont des femmes .

Cette maladie dévastatrice sans cure affecte non seulement le patient, mais aussi les familles et les soignants. Il y a plus de 16 millions de personnes aux États-Unis qui s’occupent de personnes atteintes de la maladie d’Alzheimer selon un article publié aujourd’hui dans Temps par Maria Shriver, fondatrice du Women’s Alzheimer’s Movement, et George Vradenburg, co-fondateur de UsAgainstAlzheimer’s.

Selon le rapport 2019 de l’Alzheimer’s Association, il existe cinq médicaments approuvés par la FDA et aucun remède pour la maladie d’Alzheimer. Les inhibiteurs de la cholinestérase donepezil (approbation FDA 2010), galantamine (approbation FDA 2001) et rivastigmine (approbation FDA 2000) agissent en augmentant la quantité d’acétylcholine messager chimique en bloquant l’acétylcholinestérase qui la décompose selon le même rapport. Memantime (approbation de la FDA en 2003) est un antagoniste des récepteurs NMDA qui réduit l’activité cérébrale anormale selon MedlinePlus de la Bibliothèque nationale américaine de médecine. Le médicament final approuvé est une combinaison de donépézil et de mémantine (approbation de la FDA en 2014).

Le processus de découverte et de développement de médicaments est généralement un processus long et ardu qui peut s’étendre sur plus d’une décennie, sans aucune garantie d’obtenir l’approbation de la FDA. Il existe environ plus de 20 000 médicaments approuvés selon la FDA. Passer au peigne fin et évaluer chacun des 20 000 médicaments destinés à être réutilisés pour le traitement de la maladie d’Alzheimer est une entreprise complexe et longue. L’apprentissage automatique de l’intelligence artificielle (IA) peut-il accélérer la recherche de réutilisation de médicaments pour la maladie d’Alzheimer?

«L’approche que nous avons développée, la réutilisation des médicaments dans la maladie d’Alzheimer (DRIAD), implique un cadre d’apprentissage automatique qui quantifie l’association entre le stade de la MA (précoce, moyen ou tardif) tel que défini par la stadification de Braak et tout processus biologique ou réponse qui peut être caractérisé par une liste de noms de gènes », ont écrit les chercheurs Steve Rodriguez, Artem Sokolov, Clemens Hug, Peter Todorov, Nienke Moret, Sarah Boswell, Kyle Evans, George Zhou, Nathan Johnson, Bradley Hyman, Peter Sorger et Mark Albers.

«Nous avons utilisé DRIAD pour rechercher des associations entre le stade pathologique de la MA et les gènes qui sont différentiellement exprimés lorsqu’un médicament à petite molécule est appliqué à une culture de cellules neuronales pro-génitrices différenciées en phase terminale, qui comprend un mélange de neurones, d’astrocytes et d’oligodendrocytes », Ont écrit les chercheurs.

Afin que le cadre d’apprentissage automatique identifie les associations entre les listes de gènes et la maladie d’Alzheimer, l’équipe a utilisé des données d’entrée provenant de profils d’expression d’ARNm provenant de cerveaux humains à différents stades de la maladie d’Alzheimer et un ensemble de données de listes de gènes associés aux médicaments. Le cadre d’apprentissage automatique forme et évalue un prédicteur qui peut repérer les catégories de maladies à partir des niveaux d’expression d’ARNm.

«DRIAD est appliqué à des listes de gènes résultant de perturbations dans des cultures de cellules neurales humaines différenciées par 80 médicaments approuvés par la FDA et testés cliniquement, produisant une liste classée de candidats potentiels de réutilisation», ont rapporté les scientifiques. «Les médicaments les mieux notés sont inspectés pour détecter les tendances communes parmi leurs cibles. Nous proposons que la méthode DRIAD puisse être utilisée pour désigner des médicaments qui, après une validation supplémentaire et l’identification du ou des biomarqueurs pharmacodynamiques pertinents, pourraient être facilement évalués dans un essai clinique. »

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