Un studiu de învățare automată identifică subtipuri distincte ale bolii Parkinson
Un nou studiu condus de cercetători de la VIB și KU Leuven arată că boala Parkinson poate fi împărțită în subtipuri distincte, ceea ce ajută la explicarea motivului pentru care un singur tratament nu funcționează pentru toți pacienții.
Utilizând o analiză bazată pe învățarea automată, echipa a identificat două grupuri principale și cinci subgrupuri ale bolii, marcând un pas important către terapii mai personalizate. Rezultatele au fost publicate recent în revista Nature Communications.
„Am descoperit două subgrupuri largi care pot fi împărțite în cinci grupuri mai mici de parkinsonism”, afirmă Prof. Patrik Verstreken (VIB-KU Leuven Center for Neuroscience).
Boala Parkinson afectează milioane de oameni la nivel mondial și este definită în mod tradițional prin simptomele clinice, inclusiv dificultăți de mișcare și declin neurologic progresiv. Cu toate acestea, în ciuda faptului că este considerată o singură afecțiune, Parkinson poate fi cauzată de mutații în numeroase gene diferite, ducând la mecanisme biologice subiacente diverse. Această complexitate a făcut dificilă dezvoltarea de tratamente eficiente, deoarece terapiile care vizează o anumită cale pot să nu funcționeze pentru toți pacienții.
Studiul recent relevă că aceste forme genetice diferite ale bolii Parkinson pot fi organizate în subtipuri moleculare distincte, subliniind necesitatea de a reconsidera boala ca o colecție de condiții înrudite și deschizând calea pentru abordări terapeutice mai țintite.
„Când clinicienii sau pacienții se uită la boală, ei observă simptomele clinice, care unifică persoanele cu boala Parkinson”, afirmă Verstreken. „Dar când te uiți la nivel molecular, vezi că ele se împart în subcategorii. Și asta este important, deoarece un singur medicament care să vizeze diferitele disfuncții moleculare în toate formele de boală Parkinson practic nu există.”
Cercetătorii au monitorizat comportamentul modelelor de muscă Drosophila purtătoare de mutații în genele legate de Parkinson pe parcursul timpului, folosind metode computaționale și bazate pe învățarea automată fără prejudecăți pentru a identifica tipare. Această abordare a permis echipei să descopere grupări naturale ale bolii în aceste animale, care nu ar fi fost evidente folosind metode tradiționale bazate pe ipoteze.
„Am venit fără noțiuni preconcepute despre cum o mutație specifică ar afecta modelul nostru animal. Am luat animale cu mutații în oricare dintre cele 24 de gene diferite care cauzează boala și le-am monitorizat comportamentul pe parcursul timpului”, adaugă Dr. Natalie Kaempf, primul autor al studiului.
Prin această strategie lipsită de prejudecăți, cercetătorii au dezvăluit o structură care a fost anterior ascunsă în cadrul bolii Parkinson, arătând că diferitele forme genetice se grupează în mod natural în subtipuri distincte.
Abordarea de a se îndepărta de presupuneri și de a lăsa tiparele să apară direct din date a oferit un cadru puternic pentru a înțelege diversitatea biologică a bolii și pentru a ghida cercetările viitoare către intervenții mai precise. Aceasta este, de asemenea, un exemplu excelent despre cum învățarea automată poate revela caracteristici ale biologiei bolii care altfel ar rămâne imposibil de detectat.
„Acum știm că există diferite tipuri de boală Parkinson”, spune Verstreken. „Prin aceste subcategorii, putem să ne uităm în interiorul acelui grup de pacienți cu mutații particulare, să căutăm biomarkeri specifici și să dezvoltăm medicamente adaptate fiecărui grup.”
Cercetătorii au reușit să vindece fenotipul Parkinson în modele animale testând compuși în diferite subgrupuri. De asemenea, au observat că diferitele subgrupuri răspund diferit la diferiți compuși.
„Când am luat un prim compus care a vindecat subgrupul A și l-am testat în subgrupul B, acesta din urmă nu a fost salvat. Studiul nostru arată că poți crea medicamente specifice pentru subgrupuri care au efecte pozitive și care sunt cu adevărat specifice pentru acel subgrup”, explică Verstreken.
Și această strategie lipsită de prejudecăți ar putea fi adoptată și în cazul altor boli cauzate de mutații în mai multe gene.
„Același principiu poate fi aplicat și altor tipuri de boli. Bolile cauzate de mutații în diferite gene sau factori de mediu ar putea fi clasificate conform acestui principiu”, concluzionează Verstreken.
