AI a optogenetika umožňují přesnou diagnózu a léčbu Parkinsona u myší

Globálně uznávané postavy Muhammad Ali a Michael J. Fox již dlouho trpěli Parkinsonovou chorobou. Tato onemocnění představuje komplexní sadu motorických příznaků, včetně třesu, rigidity, bradykineze a posturální nestability. Tradiční diagnostické metody se však snažily citlivě detekovat změny v raných stádiích a léky zaměřené na regulaci mozkového signálu omezily klinickou účinnost.

Nedávno korejští vědci úspěšně prokázali potenciál technologie, která integruje AI a optogenetiku jako nástroj pro přesnou diagnostiku a terapeutické hodnocení Parkinsonovy choroby u myší. Navrhli také strategii pro vývoj osobních ošetření nové generace.

Výzkumný tým pro spolupráci, složený z profesora vyhrál tým HEO z ministerstva biologických věd, týmu profesora Daesoo Kim z ministerstva mozků a kognitivních věd a režiséra Chang-Jun Leeho týmu z Optogenetics od Ústavu pro základní vědu (IBS).

Jejich práce současně prokázala možnost včasné a přesné diagnostiky a léčby u zvířecího modelu Parkinsonovy choroby. Studie s Dr. Bobae Hyeonem, postdoktorandským výzkumníkem v Kaistickém institutu pro biologickou vědu, jako první autor, je Publikováno v časopise Přírodní komunikace.

Výzkumný tým vytvořil model myši Parkinsonovy choroby se dvěma fázemi závažnosti. Jednalo se o samčí myši s abnormalitami proteinu alfa-synukleinu, a Standardní model Používá se k simulaci lidské Parkinsonovy choroby pro diagnostický a terapeutický výzkum.

Ve spolupráci s týmem profesora Kim v KAIST představili 3D odhad založený na AI pro analýzu chování. Tým analyzoval více než 340 behaviorálních rysů-například chůze, pohyby končetin a chvění-od Parkinsonových myší a kondenzoval je do jediné metriky: skóre Parkinsonovy choroby předpokládané AI (APS).

Analýza ukázala, že APS vykazovala významný rozdíl od kontrolní skupiny již dva týdny po indukci onemocnění. Ukázalo se také citlivější při hodnocení závažnosti onemocnění než tradiční testy motorických funkcí. Studie identifikovala klíčové diagnostické rysy, včetně změn v kroku, pohybu asymetrických končetin a třesů na hrudi. Top 20 behaviorálních prvků zahrnovalo asymetrii rukou/nohou, změny kroku a držení těla a zvýšení vysokofrekvenčního pohybu hrudníku.

Aby se potvrdilo, že tyto behaviorální ukazatele nebyly jen obecným poklesem motoru, ale specifické pro Parkinsonovy, použil tým stejnou analýzu na myší model amyotrofní laterální sklerózy (ALS), také známý jako Lou Gehrigova choroba, ve spolupráci s týmem režiséra Lee v IBS. Vzhledem k tomu, že Parkinsonovy i ALS způsobují problémy s motorickou funkcí, pokud APS jednoduše odrážejí špatné motorické dovednosti, mělo by se u obou nemocí objevit vysoké skóre.

Analýza modelu ALS ALS však ukázala, že navzdory poklesu motorické funkce myši nevykazovaly vysoké AP v Parkinsonově modelu. Místo toho jejich skóre zůstala nízká a jejich změny chování byly výrazně odlišné. To ukazuje, že APS přímo souvisí se specifickými charakteristickými změnami, které se objevují pouze u Parkinsonovy choroby.

Pro léčbu výzkumný tým použil Optoret, optogenetickou technologii, která přesně řídí neurotrofní signály se světlem. Tato technika se ukázala jako účinná u zvířecího modelu, což vedlo k hladším pohybu chůze a končetin a ke snížení třesu.

Konkrétně byl shledán, že režim zářícího světla za alternativní dny je nejúčinnější a také vykazoval tendenci chránit neurony produkující dopamin v mozku.

Profesor Won do HEO z Kaist uvedl: „Je to poprvé na světě, že byl implementován předklinický rámec, který spojuje včasnou diagnózu, hodnocení léčby a mechanismus ověření Parkinsonovy choroby kombinací analýzy chování založené na AI s optogenetikou.“