確定"眼齡"的技術可幫助眼疾患者實現精準治療
分析細胞是了解疾病機制的重要組成部分。然而，在非再生器官（如眼睛）中，采集組織樣本是不切實際的，因為會造成損傷。因此，研究人員必須發揮創造力。研究人員在眼液中發現了細胞特異性蛋白質，并利用人工智能確定了哪些蛋白質會加速特定疾病的衰老。了解這些疾病驅動蛋白的細胞來源可能會帶來精準治療和更明智的臨床試驗。
(資料圖片)
斯坦福大學醫學院的研究人員就是這樣做的，他們開發了一種技術，用于檢測眼睛前部滋養液--房水中的細胞特異性蛋白質，并利用人工智能來確定一個人的"眼齡"以及疾病對其的影響。
研究人員收集了46名健康患者的房水，以確定液體中含有哪些蛋白質。利用他們開發的一種名為TEMPO（追蹤多種蛋白質來源的表達）的技術，他們將蛋白質追蹤到產生該蛋白質的RNA所在的細胞類型。
該研究的通訊作者維尼特-馬哈詹（Vinit Mahajan）說："開發任何一種成功療法的第一步都是了解分子。在分子水平上，即使是同一種疾病，患者也會有不同的表現。有了我們開發的分子指紋，我們就能挑選出對每個患者都有效的藥物。"
研究人員在液體中發現了5953種蛋白質，并將這些信息輸入到人工智能算法中，觀察是否有一個子集可以預測患者的年齡，結果他們發現有26種蛋白質在作為一組使用時可以預測患者的年齡。他們還收集了三種眼疾患者的眼液：糖尿病視網膜病變（導致眼部血管滲漏，導致視力下降）、色素性視網膜炎（導致眼球后部的感光細胞壞死）和葡萄膜炎（眼內炎癥）。
研究人員比較了患病眼液和健康眼液，發現患病眼液中的蛋白質表明細胞年齡較高。早期糖尿病視網膜病變患者的細胞年齡比正常人大12歲，晚期視網膜病變患者的細胞年齡比正常人大31歲。在視網膜色素變性和葡萄膜炎患者中，細胞的年齡要大29歲。
馬哈詹說："這是迄今為止表明疾病會引發加速衰老的最佳聯系之一。"
人工智能模型還發現，在所研究的各種疾病中，負責顯示眼球年齡增加的細胞各不相同。在晚期糖尿病視網膜病變中是血管細胞，在視網膜色素變性中是視網膜細胞，而在葡萄膜炎中則是免疫細胞。
研究人員發現，其中一些受疾病影響的細胞并不是治療的常見目標，這表明需要重新評估目前的療法。重要的是，研究人員發現，一些細胞在出現癥狀之前就已加速衰老，這意味著可以更早開始治療，以避免不可挽回的損害。研究人員說，針對衰老細胞和疾病細胞的治療可能會更有效，因為這兩種細胞會分別但同時造成眼睛損傷。
他們補充說，他們的發現可以為未來的臨床試驗提供參考，因為進行臨床試驗的人將會對驅動疾病的細胞過程有更深入的了解。
馬哈詹說："這就好像我們把這些活細胞握在手中，用放大鏡來觀察它們。我們實現在分子水平上深入了解我們的病人，這將實現精準健康和更明智的臨床試驗。"
研究人員計劃將TEMPO技術和老化時鐘應用于其他器官體液，如膽汁和關節液。
該研究發表在《細胞》雜志上。
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