Conjuntos de dados transcriptômicos de camundongos de vôo espacial do GeneLab foram extensivamente explorados para extrair os principais genes que causam atrofia muscular em tecidos musculares de órgãos, como timo, fígado e baço.
Os principais reguladores de genes de atrofia muscular foram identificados e um gráfico de conhecimento de doenças genéticas foi construído usando o mecanismo de conhecimento de medicina de precisão escalonável. As doenças mais bem classificadas foram identificadas e os tratamentos com medicamentos em potencial foram selecionados para reaproveitamento usando recursos do banco de medicamentos. Os autores do estudo geraram um gráfico de conhecimento de medicamentos sobre doenças e a rede neural do gráfico foi então treinada para prever novos medicamentos. Os resultados são comparados com métodos de aprendizado de máquina.
Curiosamente, neste estudo, vários genes-alvo principais identificados pela rede neural gráfica estão associados a câncer, diabetes e distúrbios neurais. A nova abordagem de predição de link aplicada ao gráfico de conhecimento de drogas de doenças identifica a terapia de drogas de anticorpos monoclonais como uma candidata adequada para redirecionamento de drogas para microgravidade induzida por voos espaciais. Há um total de 21 medicamentos identificados como possíveis candidatos para o tratamento da atrofia muscular. A rede neural gráfica é uma arquitetura de aprendizado profundo promissora para a previsão de links de redes de doenças de genes e drogas de doenças.
A atrofia muscular é um efeito colateral de várias doenças terrestres que também afeta severamente os astronautas em missões espaciais, devido à gravidade reduzida em voos espaciais. Este estudo extraiu dados de voos espaciais do sistema de dados GeneLab para identificar os principais genes-alvo envolvidos na resposta a voos espaciais e, em seguida, usou esses dados para treinar um modelo preditivo de drogas potenciais que podem ser usadas para tratar a atrofia por desuso associada a voos espaciais.
Publicado em 02/11/2021 22h16
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