Les chercheurs du Cleveland Clinic Genome Center ont réussi à appliquer des modèles avancés d’intelligence artificielle (IA) pour analyser les facteurs génétiques liés à la maladie de Parkinson. Ils ont identifié des éléments génétiques déterminants dans la progression de la maladie et ont exploré des médicaments approuvés par la FDA qui pourraient être réutilisés pour le traitement du Parkinson.
Ce rapport publié dans npj Parkinson’s Disease adopte une approche nommée « biologie des systèmes », qui utilise l’IA pour intégrer et analyser diverses formes d’informations provenant de données génétiques, protéomiques, pharmaceutiques et cliniques, afin d’identifier des schémas qui pourraient ne pas être apparents à partir d’une seule source de données.
Le directeur de l’étude, Feixiong Cheng, PhD, est un expert reconnu dans le domaine de la biologie des systèmes et a développé plusieurs cadres d’IA pour découvrir de nouveaux traitements potentiels pour la maladie d’Alzheimer.
« La maladie de Parkinson est le deuxième trouble neurodégénératif le plus courant après la démence, mais nous n’avons pas encore de moyens efficaces pour stopper ou ralentir sa progression chez les millions de personnes vivant avec cette condition à travers le monde ; notre objectif actuel est de gérer les symptômes au fur et à mesure qu’ils apparaissent », explique Lijun Dou, PhD, première auteur de l’étude et postdoctorante dans le laboratoire de médecine génomique de Dr. Cheng. « Il est urgent de développer de nouvelles thérapies modifiant la maladie pour la maladie de Parkinson. »
La création de composés capables d’arrêter ou d’inverser la progression de la maladie de Parkinson est particulièrement difficile, car le domaine continue d’identifier quels gènes provoquent quels symptômes de Parkinson lorsqu’ils sont mutés, précise Dr. Dou.
« De nombreuses mutations génétiques connues liées à la maladie de Parkinson se trouvent dans des régions non codantes de notre ADN, et non dans des gènes réels. Nous savons que les variantes dans ces régions peuvent affecter la fonction de différents gènes, mais nous ne savons pas encore quels gènes sont touchés dans la maladie de Parkinson », indique-t-elle.
En utilisant leur modèle d’IA intégratif, l’équipe a pu croiser des variantes génétiques associées à la maladie de Parkinson avec de nombreuses bases de données d’expression génique et d’ADN spécifiques au cerveau. Cela a permis de déduire quels gènes spécifiques pourraient être affectés par des variantes dans les régions non codantes de notre ADN. Ils ont ensuite combiné ces résultats avec des ensembles de données protéiques pour identifier lesquels de ces gènes affectent d’autres protéines dans notre cerveau lorsqu’ils sont mutés. Ils ont identifié plusieurs gènes de risque potentiels, comme SNCA et LRRK2, associés à l’inflammation cérébrale en cas de déséquilibre.
Les chercheurs ont ensuite exploré la possibilité de réutiliser des médicaments déjà sur le marché pour cibler ces gènes identifiés. Le processus d’approbation des médicaments après leur découverte peut en moyenne prendre 15 ans.
« Les personnes vivant actuellement avec la maladie de Parkinson ne peuvent pas se permettre d’attendre si longtemps pour de nouvelles options alors que leur état continue de progresser », souligne Dr. Cheng. « Si nous pouvons repositionner des médicaments déjà approuvés par la FDA pour la maladie de Parkinson, nous pourrions réduire significativement le temps nécessaire à offrir de nouvelles options aux patients. »
En intégrant leurs résultats génétiques à des bases de données pharmaceutiques, l’équipe a trouvé plusieurs médicaments candidats. Ils ont ensuite analysé des dossiers de santé électroniques pour vérifier s’il y avait des différences dans les diagnostics de Parkinson parmi les patients prenant les médicaments identifiés. Par exemple, les individus ayant reçu du simvastatin, un médicament hypolipémiant, étaient moins susceptibles d’avoir un diagnostic de la maladie de Parkinson au cours de leur vie.
Dr. Cheng souligne que la prochaine étape consiste à tester le potentiel du simvastatin pour traiter la maladie en laboratoire ainsi que plusieurs médicaments immunosuppresseurs et anxiolytiques nécessitant davantage d’investigations.
« Selon les méthodes traditionnelles, la réalisation de chacune des étapes que nous avons suivies pour identifier les gènes, les protéines et les médicaments serait une tâche très gourmande en temps et en ressources », déclare Dr. Dou. « Nos analyses basées sur des réseaux intégratifs nous ont permis d’accélérer considérablement ce processus et de découvrir plusieurs candidats, augmentant ainsi nos chances de trouver de nouvelles solutions. »
Cette recherche a été soutenue par des subventions des National Institutes of Health (NIH), notamment du National Institute on Aging (NIA) et du National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS).
Points à retenir
- La biologie des systèmes et l’IA sont utiles pour analyser des données complexes liées à la maladie de Parkinson.
- Les mutations génétiques associées à cette maladie se trouvent souvent dans des régions non codantes, impactant la fonction génétique.
- Des médicaments déjà approuvés pourraient potentiellement être utilisés pour traiter la maladie de Parkinson, accélérant ainsi leur disponibilité pour les patients.
L’intégration de l’intelligence artificielle dans la recherche médicale, en particulier pour des maladies telles que Parkinson, soulève des questions passionnantes sur l’avenir des traitements. Quelles autres maladies pourraient bénéficier de ces avancées technologiques et comment cela pourrait-il transformer notre approche face à des troubles neurologiques complexes ?
C’est fascinant de voir comment l’IA peut aider à accélérer la recherche pour des traitements contre des maladies comme Parkinson. J’espère que ces découvertes apporteront de réels changements pour les patients !
C’est fascinant de voir comment l’IA peut déchiffrer des mystères génétiques ! J’espère qu’elle va vraiment transformer le traitement de la maladie de Parkinson. Go tech !