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    Nature子刊公布重要突破:小鼠發(fā)現(xiàn)向人體實(shí)驗(yàn)的轉(zhuǎn)化!


    深圳子科生物報(bào)道:Technion系統(tǒng)免疫學(xué)和精確醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室等處的研究人員今天宣布推出一項(xiàng)開創(chuàng)性的新模型,可以將數(shù)據(jù)從小鼠模型轉(zhuǎn)換為人類疾病。

    這一研究成果公布在Nature Methods雜志上,小鼠對(duì)人體模型(Found In Translation,F(xiàn)IT)能夠更準(zhǔn)確和有效地推斷基于小鼠的研究結(jié)果,這是每個(gè)藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)計(jì)劃中至關(guān)重要的部分 。

    我們對(duì)疾病的了解大部分源于使用小鼠模型進(jìn)行的研究,此外,每一種新藥首先必須通過小鼠實(shí)驗(yàn),表現(xiàn)出一定程度的安全性和有效性。但小鼠畢竟不是人類,跨物種差異一直是將基于實(shí)驗(yàn)室的研究轉(zhuǎn)化為對(duì)患者和臨床醫(yī)生有意義的成果的主要障礙。

    到目前為止,動(dòng)物模型尚未能系統(tǒng)揭示物種差異。為了克服這個(gè)巨大的問題,世界首個(gè)用于人體免疫系統(tǒng)細(xì)胞水平模擬的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)開發(fā)商CytoReason,和Technion醫(yī)學(xué)院系統(tǒng)免疫學(xué)和精確醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家們開發(fā)了小鼠到人體模型。

    研究人員在28種不同人類疾病的小鼠模型上進(jìn)行測試,證明了這種模型的表現(xiàn)優(yōu)于小鼠結(jié)果直接跨物種外推方法,在可預(yù)先鑒定的疾病條件下將差異表達(dá)基因的重疊增加20-50%。從而揭示了新的與疾病相關(guān)的基因,發(fā)現(xiàn)可能錯(cuò)過的信號(hào),減少假信號(hào),沒有實(shí)驗(yàn)成本。

    “這是一個(gè)巨大的進(jìn)步。小鼠模型是在任何特定情況下試圖了解人類可能發(fā)生的必要,但有缺陷的方法,”Shai Shen-Orr教授說,“我們已經(jīng)證明,我們可以顯著提高從這些模型中學(xué)到的東西的準(zhǔn)確性。這改變了整個(gè)動(dòng)態(tài),在為特定藥物開發(fā)增加了正確決策的信心?!?

    研究人員表示,小鼠對(duì)人體模型FIT清楚地證明了其揭示新型疾病相關(guān)基因的能力。它能預(yù)測了白細(xì)胞介素增強(qiáng)子結(jié)合因子3(ILF3)在炎癥性腸?。↖BD)患者結(jié)腸中與健康人相比的作用。

    文章一作Rachelly Normand說,“在過去的研究中,我們沒有看到任何與IBD有關(guān)的ILF3。然而,這項(xiàng)研究證明IBD患者結(jié)腸中ILF3與實(shí)驗(yàn)室檢測中的健康患者相比顯著增加,證實(shí)這是一個(gè)真實(shí)的,新穎的發(fā)現(xiàn)。”

    這個(gè)技術(shù)的核心是人類和小鼠模型數(shù)據(jù)集與具有可比條件的人類疾病數(shù)據(jù)集的配對(duì),產(chǎn)生跨物種配對(duì)。對(duì)于每個(gè)物種中的每個(gè)跨物種配對(duì),計(jì)算疾病和對(duì)照樣品之間的差異,然后將其用于研究不同的人和小鼠基因在相似條件下如何表達(dá),再應(yīng)用到小鼠與人模型中。

    要想將小鼠模型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為人體模型數(shù)據(jù),需要遵循三個(gè)步驟:
    1.計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)集每個(gè)基因人類效應(yīng)的大?。?br /> 2.通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和重新采樣,學(xué)習(xí)基因級(jí)別的人與人之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)模型;
    3.通過計(jì)算重新采樣產(chǎn)生的估計(jì)效應(yīng)大小的平均值來預(yù)測人類效應(yīng)大小

    “這是一個(gè)真正的突破。許多似乎對(duì)小鼠有效的藥物在臨床開發(fā)中都會(huì)失敗。這項(xiàng)技術(shù)將有助于彌補(bǔ)臨床前結(jié)果與臨床結(jié)果之間的差距” David Harel說。

    原文標(biāo)題:

    Found In Translation: a machine learning model for mouse-to-human inference

    https://www.nature.com/articles/s41592-018-0214-9

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