JAK 和 EGFR 抑制劑抗阿茲海默症? AI 助老藥新用

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阿茲海默症是一種日益嚴重的醫療照護危機,在缺乏有效的預防措施和治療方法的情況下,未來幾十年的罹病率將增加一倍以上,例如美國 2020 年有 580 萬阿茲海默症患者,預計到 2050 年將增長到 1380 萬。目前已有 200 項阿茲海默症新藥臨床試驗和臨床前研究,然而多項結果都缺乏療效或毒性過大而導致失敗。因此,老藥新用是另一個開發方向。

哈佛大學和麻省總醫院的研究團隊透過 AI 和機器學習 DRIAD(Drug Repurposing In AD,阿茲海默症藥物再利用)來篩選 80 種 FDA 已核准的藥物,從中找出可能預防阿茲海默氏症神經元死亡的藥物,其中 3 種是 JAK 抑製劑(ruxolitinib、tofacitinib、baricitinib),2 種 EGFR 抑制劑(lapatinib、gefitinib)。相關研究結果刊登於《Nature Communications》。

將啟動 baricitinib 治療阿茲海默症臨床試驗

已知 JAK 蛋白會促進發炎,所以長期以來一直被懷疑在阿茲海默症中扮演關鍵角色。在該研究團隊使用機器學習對大腦神經細胞對多種藥物的反應進行建模後,找到了 JAK 抑製劑。他們也將啟動「以 baricitinib 來治療阿茲海默症」的臨床試驗,將很快在佛羅里達州的 Mass General 和Holy Cross Health進行。

另外,AI工具使他們能夠確定這些變化是否與阿茲海默症嚴重程度的已知分子標記相關。他們還能夠使用它來辨識藥物前景所針對的蛋白質之間的趨勢。

2 種癌症 EGFR 抑制劑

另外,二種癌症 EGFR 抑制劑 lapatinib、gefitinib 也可望成為進一步研究的目標。Lapatinib可同時抑制 HER2 及 EGFR 之酪胺酸激酶活性,可治療乳癌和肺癌。Gefitinib 為 EGFR 突變非小細胞肺癌第一代標靶藥物。

該研究團隊也表示,即使在疾病機制尚未明確知曉的情況下,AI 仍可對生物學過程或候選藥物進行公正的評估。從神經病理學的角度來看,這是有價值的。

延伸閱讀:Tau 蛋白如何在腦內穿梭?破解阿茲海默症之謎

參考資料:
1. Nat Commun 12, 1033 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-21330-0
2. https://www.eurekalert.org/pub_releases/2021-03/mgh-air030421.php

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