阿尔茨海默病药物持续失效，大数据有帮助吗?

本周另一家制药公司宣布它已经放弃了开发一种治疗阿尔茨海默病的药物，这个消息并不令人惊讶。这是在刚刚过去的公告之后五月和2月其他被放弃的减缓疾病的候选药物，以及过去20年里更多的药物。

许多失败的候选药物都有一个共同点:它们的目标是淀粉样蛋白，而淀粉样蛋白在老年痴呆症患者的大脑中积累。药物开发人员是否瞄准了错误的目标?

“淀粉样蛋白肯定与阿尔茨海默病有关，但这种疾病远比我们想象的复杂，”他说Philip L. De Jager，医学博士他是哥伦比亚大学瓦格洛斯内外科医学院的神经学家。

“很明显，我们需要找到全新的策略来预防或至少减缓这种疾病的发展，但我们现在只是在开发工具来了解这种疾病的复杂性。”

网络分析等“大数据”方法已经被用来解开控制癌症的复杂分子途径，但它们在阿尔茨海默病研究中的应用却落后了。

“癌症的一个优势是，组织样本通常是可获得的，”De Jager说。“在神经系统疾病方面，我们没有足够的脑组织来做这些分析，这些脑组织是在人们患痴呆症时被仔细跟踪的。”

De Jager最近的工作表明阿尔茨海默病现在可以进行大数据研究了。

在过去的20年里，De Jager在拉什大学医学中心的同事David Bennett一直在建立一个适合这种数据挖掘的存储库。这个资料库现在包含了3000多人多年来的数据，包括每个人的认知能力是如何随时间变化的，以及1200多名现已去世的参与者的脑组织样本。

最近，De Jager、Bennett以及不列颠哥伦比亚大学(University of British Columbia)和布里格姆妇女医院(Brigham and Women 's Hospital)的同事们开始利用这一资源。他们的努力是加速阿尔茨海默病药物伙伴关系(AMP-AD)是美国国家卫生研究院、制药公司和非营利组织之间的一个合作项目，旨在改变新的阿尔茨海默病治疗方法。德雅格和贝内特是最初获得AMP资助的三个团体之一利用大数据技术来识别新的药物靶点。

德耶格尔的团队首先对每个人大脑中的1.2万多个基因进行测序，以确定它们的表达水平。研究人员并没有把重点放在单个基因上，而是使用了一种分析方法，这种方法创建了一个基因网络，这些基因共同作用，加速了认知能力的下降或大脑疾病的积累。

有了这张网络图，他们在网络中寻找少量的基因，这些基因似乎驱动了研究参与者的变化。这种“驱动基因”可能是新的阿尔茨海默病药物的绝佳靶点，因为作为神经网络的节点，开启或关闭它们可能具有最大的治疗效果。你可以把它们想象成一个复杂电路中的开关，打开或关闭一系列的下游事件。

“捕捉所有这些数据使我们能够寻找与疾病相关的模式，而不需要对什么是重要的做出任何假设，”De Jager说。

研究人员最近报道了这项分析的结果自然神经科学．他们描述了11组基因或模块，这些基因或模块似乎直接影响认知能力下降、淀粉样蛋白和其他与阿尔茨海默病相关的特征。

研究小组将注意力集中在一个似乎与认知能力下降最相关的模块上，在其390个基因中，发现了两个真正的驱动基因，当它们活跃时，会增加淀粉样蛋白的产生。有一种基因从未与阿尔茨海默病有关。通过抑制其中任何一种，细胞中的淀粉样蛋白水平都显著降低。

这些基因可能是很好的治疗目标，De Jager说，尽管需要更多的工作来确认它们在疾病中的作用，并了解它们如何发挥作用。

数据中还有许多其他的治疗靶点有待发现(研究人员仅验证了与该疾病相关的11个模块中的一个模块的作用)。为了加速世界范围内的阿尔茨海默病研究，所有的数据和网络模型都已公开，以鼓励其他研究人员进行独立研究。

“我们的研究真正重要的是，它展示了如何利用大数据和先进的分析技术来识别对阿尔茨海默病很重要的基因，这些基因是药物开发的优秀新目标，”De Jager说。