阿兹海默症是一种日益严重的医疗照护危机，在缺乏有效的预防措施和治疗方法的情况下，未来几十年的罹病率将增加一倍以上，例如美国 2020 年有 580 万阿兹海默症患者，预计到 2050 年将增长到 1380 万。目前已有 200 项阿兹海默症新药临床试验和临床前研究，然而多项结果都缺乏疗效或毒性过大而导致失败。因此，老药新用是另一个开发方向。
哈佛大学和麻省总医院的研究团队透过 AI 和机器学习 DRIAD（Drug Repurposing In AD，阿兹海默症药物再利用）来筛选 80 种 FDA 已核准的药物，从中找出可能预防阿兹海默氏症神经元死亡的药物，其中 3 种是 JAK 抑制剂（ruxolitinib、tofacitinib、baricitinib），2 种 EGFR 抑制剂（lapatinib、gefitinib）。相关研究结果刊登于《Nature Communications》。
将启动 baricitinib 治疗阿兹海默症临床试验
已知 JAK 蛋白会促进发炎，所以长期以来一直被怀疑在阿兹海默症中扮演关键角色。在该研究团队使用机器学习对大脑神经细胞对多种药物的反应进行建模后，找到了 JAK 抑制剂。他们也将启动“以 baricitinib 来治疗阿兹海默症”的临床试验，将很快在佛罗里达州的 Mass General 和Holy Cross Health进行。
另外，AI工具使他们能够确定这些变化是否与阿兹海默症严重程度的已知分子标记相关。他们还能够使用它来辨识药物前景所针对的蛋白质之间的趋势。
2 种癌症 EGFR 抑制剂
另外，二种癌症 EGFR 抑制剂 lapatinib、gefitinib 也可望成为进一步研究的目标。Lapatinib可同时抑制 HER2 及 EGFR 之酪胺酸激酶活性，可治疗乳癌和肺癌。Gefitinib 为 EGFR 突变非小细胞肺癌第一代标靶药物。
该研究团队也表示，即使在疾病机制尚未明确知晓的情况下，AI 仍可对生物学过程或候选药物进行公正的评估。从神经病理学的角度来看，这是有价值的。
延伸阅读：Tau 蛋白如何在脑内穿梭？破解阿兹海默症之谜参考资料：
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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