Машинное обучение выявляет лекарства, которые потенциально могут помочь бросить курить

Такие лекарства, как декстрометорфан, используемые для лечения кашля, вызванного простудой и гриппом, потенциально могут быть перепрофилированы для того, чтобы помочь людям бросить курить сигареты, говорится в исследовании, проведенном учеными Медицинского колледжа штата Пенсильвания и Университета Миннесоты. Они разработали новый метод машинного обучения, когда компьютерные программы анализируют наборы данных для выявления закономерностей и тенденций, для выявления лекарств и сообщили, что некоторые из них уже проходят клинические испытания.

Машинное обучение выявляет лекарства, которые потенциально могут помочь бросить курить

Курение сигарет является фактором риска сердечно-сосудистых, онкологических и респираторных заболеваний и является причиной почти полумиллиона смертей в США каждый год. Хотя поведению, связанному с курением, можно научиться и разучиться, генетика также играет определенную роль в риске, связанном с этим поведением. В предыдущем исследовании ученые обнаружили, что люди с определенными генами более склонны к табачной зависимости.

Машинное обучение выявляет лекарства, которые потенциально могут помочь бросить курить

Используя генетические данные более чем 1,3 миллиона человек, Дацзян Лю, доктор философии, профессор наук об общественном здоровье, биохимии и молекулярной биологии, и Бибо Цзян, доктор философии, доцент наук об общественном здоровье, совместно возглавили большое исследование с участием нескольких институтов, в котором использовалось машинное обучение для изучения этих больших массивов данных, включающих конкретные данные о генетике человека и его самоописании поведения, связанного с курением.

Машинное обучение выявляет лекарства, которые потенциально могут помочь бросить курить

Исследователи выявили более 400 генов, связанных с поведением курильщика. Поскольку у человека могут быть тысячи генов, им предстояло определить, почему некоторые из этих генов связаны с поведением курильщика. Гены, несущие инструкции по производству никотиновых рецепторов или участвующие в сигнализации гормона дофамина, который помогает людям чувствовать себя расслабленными и счастливыми, имели легко объяснимые связи. Для остальных генов исследовательской группе пришлось определить, какую роль каждый из них играет в биологических путях, и, используя эту информацию, выяснить, какие лекарства уже одобрены для изменения этих путей.

Машинное обучение выявляет лекарства, которые потенциально могут помочь бросить курить

Большинство генетических данных в исследовании получено от людей с европейскими корнями, поэтому модель машинного обучения должна была быть адаптирована не только для изучения этих данных, но и для меньшего набора данных, включающего около 150 000 людей с азиатскими, африканскими или американскими корнями.

Машинное обучение выявляет лекарства, которые потенциально могут помочь бросить курить

Лю и Цзян работали над проектом вместе с более чем 70 учеными. Они выявили как минимум восемь лекарств, которые потенциально могут быть перепрофилированы для борьбы с курением, например, декстрометорфан, который обычно используется для лечения кашля, вызванного простудой и гриппом, и галантамин, который используется для лечения болезни Альцгеймера. Исследование было опубликовано в журнале Nature Genetics сегодня, 26 января.

Машинное обучение выявляет лекарства, которые потенциально могут помочь бросить курить

«Повторное использование лекарств с помощью больших биомедицинских данных и методов машинного обучения может сэкономить деньги, время и ресурсы», – сказал Лю, исследователь Института рака штата Пенсильвания и Института наук о жизни штата Пенсильвания. «Некоторые из выявленных нами препаратов уже проходят клинические испытания на способность помочь курильщикам бросить курить, но есть и другие возможные кандидаты, которые могут быть изучены в ходе будущих исследований».

Машинное обучение выявляет лекарства, которые потенциально могут помочь бросить курить

Хотя метод машинного обучения смог включить небольшой набор данных из разных родословных, Цзян считает, что исследователям по-прежнему важно создавать генетические базы данных из людей с разными родословными.

«Это только повысит точность, с которой модели машинного обучения смогут выявлять людей, подверженных риску злоупотребления наркотиками, и определять потенциальные биологические пути, которые могут быть направлены на полезное лечение».

Машинное обучение выявляет лекарства, которые потенциально могут помочь бросить курить

Среди других авторов проекта из Медицинского колледжа – Фан Чен, Синьян Ванг, Дилан Вайсенкампен, Чачрит, Кхунсрираксакул, Лина Янг, Ренан Саутеро, Оливия Маркс и Карин Мусса. Они заявляют об отсутствии конфликтов интересов.

Машинное обучение выявляет лекарства, которые потенциально могут помочь бросить курить

Это исследование было поддержано Национальным институтом здравоохранения (гранты R01HG008983, R56HG011035, R01HG011035, R56HG012358, R01GM126479, R21AI160138 и R03OD032630) и программой биомедицинской информатики и искусственного интеллекта в стратегическом плане Медицинского колледжа штата Пенн. Мнение авторов не обязательно совпадает с мнением финансирующих организаций.




Интересное в разделе «Наше здоровье»

Постные блюда

Новое