人工知能が自己免疫疾患の予後と治療を改善する

新たな高度な人工知能（AI）アルゴリズムは、自己免疫疾患のより正確で早期の予測と新たな治療法の開発につながる可能性があります。自己免疫疾患とは、免疫システムが自身の健康な細胞や組織を誤って攻撃してしまう疾患です。このアルゴリズムは、これらの疾患の根底にある遺伝子コードを解析することで、特定の自己免疫疾患に関連する遺伝子の発現と制御をより正確にモデル化し、新たなリスク遺伝子を特定します。

ペンシルベニア大学医学部の研究者チームによって開発されたこの研究は、既存の手法を凌駕し、遺伝子と形質の新たな関連性を26%多く特定したと研究者らは報告している。この研究は本日、Nature Communications誌に掲載された。

「私たちは皆、DNAに変異を持っています。これらの変異が疾患関連遺伝子の発現にどのような影響を与えるかを理解することで、疾患リスクを早期に予測できるようになります。これは特に自己免疫疾患において重要です」と、ペンシルベニア大学医学部の名誉教授、研究担当副委員長、人工知能・生物医学情報学ディレクターであり、本研究の共著者でもあるダジャン・リウ氏は述べています。

「AIアルゴリズムが病気のリスクをより正確に予測できれば、より早く介入できるということです。」

遺伝学と疾患の発症

遺伝学はしばしば疾患の発症の根底にあります。DNAの変異は、DNAの情報がタンパク質などの機能産物に変換されるプロセスである遺伝子発現に影響を与える可能性があります。遺伝子発現の強さは、疾患のリスクに影響を与える可能性があります。

ヒト遺伝学研究で広く用いられているゲノムワイド関連研究（GWAS）は、特定の疾患や形質と関連するゲノム領域を特定できますが、疾患リスクに影響を与える特定の遺伝子を特定することはできません。これは、スマートフォンで位置情報を微調整できない状態で友人と位置情報を共有するようなものです。都市名は明らかかもしれませんが、住所は隠されています。

現在の手法は、分析の詳細度にも限界があります。遺伝子発現は特定の細胞種に特異的な場合があります。分析において異なる細胞種を区別できない場合、遺伝子変異と遺伝子発現の真の因果関係を見逃してしまう可能性があります。

EXPRESSOメソッド

EXPRESSO (EXpression PREdiction with Summary Statistics Only)と呼ばれる研究チームの手法では、より高度な人工知能アルゴリズムを使用し、遺伝子変異とそれが制御する遺伝子を結び付ける単核細胞の定量的発現シグネチャのデータを分析します。

また、3Dゲノムデータとエピジェネティクス（環境によって遺伝子がどのように変化し、疾患に影響を及ぼすかを測定する）も統合しています。研究チームは、ループス、クローン病、潰瘍性大腸炎、関節リウマチなど14種類の自己免疫疾患のGWASデータセットにEXPRESSOを適用しました。

「この新しい方法によって、細胞の種類に特異的な影響を及ぼす、つまり特定の種類の細胞にのみ影響を及ぼし、他の細胞には影響を及ぼさない、より多くの自己免疫疾患リスク遺伝子を特定することができました」とペンシルベニア大学医学部の助教授で、この研究の筆頭著者であるビボ・ジャン氏は述べた。

潜在的な治療応用

研究チームはこの情報を用いて、自己免疫疾患の潜在的な治療法を特定しました。現状では、長期にわたる有効な治療法は存在しないと研究チームは述べています。

「ほとんどの治療法は、病気を治すのではなく、症状を緩和することを目的としている。自己免疫疾患は長期的な治療を必要とするにもかかわらず、既存の治療法は副作用がひどく、長期使用できないことが多いというジレンマがある。しかし、ゲノミクスとAIは、新たな治療法開発への有望な道筋を示している」と、ペンシルベニア大学医学部の生化学・分子生物学教授で、本研究の共著者であるローラ・カレル氏は述べた。

研究チームの研究は、潰瘍性大腸炎の治療薬であるビタミンKや、2型糖尿病の治療薬として一般的に処方されるメトホルミンなど、自己免疫疾患に関連する細胞種における遺伝子発現を逆転させる薬剤化合物を指摘している。これらの薬剤は、既に米国食品医薬品局（FDA）によって他の疾患の治療薬として安全かつ有効であると承認されており、再利用が期待される。

研究チームは同僚と協力して研究結果を研究室で、そして最終的には臨床試験でテストする予定です。

本研究は、生物統計学プログラムの博士課程学生であるリダ・ワン氏と、ペンシルベニア大学で2022年にバイオインフォマティクスとゲノミクスの博士号を取得し、5月に医学博士号を取得する予定のチャクリット・クンスリラクサクル氏が主導しました。ペンシルベニア大学医学部からは、博士号と医学博士号取得を目指しているハヴェル・マーカス氏、ポスドク研究員のデイー・チェン氏、大学院生のファン・チャン氏、ポスドク研究員のファン・チェン氏が参加しました。また、テキサス大学サウスウェスタン医療センターの助教授であるシャオウェイ・チャン氏も本研究に参加しました。