人工智能正在革新青光眼的治療
人工智能（AI）識別HG9-91-01作為急性青光眼的有前景的治療方式，通過靶向RIPK3提供神經保護並保護視力。
青光眼是全球第二大失明原因，影響著數百萬人，預計到2040年將達到1.118億病例。這種進行性眼疾是由於液體積聚導致眼內壓（IOP）上升，從而損害視神經。
雖然目前有降低IOP的治療方法，但這些方法並不能有效阻止所有患者的病情惡化。視網膜神經節細胞（RGCs）負責將視覺信號從眼睛傳送到大腦，但這些細胞常常會退化，進一步加劇視神經損傷。因此，迫切需要神經保護療法來輔助降壓治療。
最近的研究強調了壞死性細胞凋亡（necroptosis）在RGCs損失中的關鍵作用。這項發表於《中國醫學雜誌》的研究指出，壞死性細胞凋亡與自然細胞分解（apoptosis）和因損傷引起的細胞損傷（necrosis）具有相似特徵，而受體相互作用蛋白激酶3（RIPK3）在這一過程中扮演核心角色。
靶向RIPK3可能為保護RGCs和防止進一步損傷提供新穎的途徑。人工智能的進步正在為識別有效的RIPK3抑制劑鋪平道路，為急性青光眼患者帶來希望。
人工智能的藥物發現革命
人工智能已經徹底改變了藥物發現的過程，通過簡化流程和加快潛在治療的識別。研究團隊利用先進的AI模型，包括大型語言模型（LLMs）和圖神經網絡模型，來識別靶向RIPK3的化合物。他們的研究詳細說明了AI驅動的方法如何揭示急性青光眼的新治療。
研究人員使用如ChatGPT和DynamicBind等AI工具，生成可能與RIPK3相互作用的小分子化合物清單，並根據預測的結合親和力對候選藥物進行排序，這些結果通過分子模擬和生物實驗進行驗證。
主要研究者之一的高元旭博士指出：“AI為藥物發現提供了可靠的工具和方法，如虛擬篩選、定量結構-活性關係建模以及新藥設計。”
傳統藥物發現通常是一個耗時且資源密集的過程，往往需要幾年才能識別可行的治療選擇。相比之下，AI算法能在短時間內分析大量數據集。
在這項研究中，研究人員利用AI的力量來預測小分子與RIPK3之間的相互作用，顯著縮短了藥物篩選的時間。這種方法不僅加快了發現的速度，還減少了傳統藥物開發方法所需的成本。
在所識別的候選化合物中，HG9-91-01脫穎而出，成為最有前景的RIPK3抑制劑。分子模擬確認HG9-91-01與RIPK3形成穩定的複合物，其結合親和力和安全性均優於其他候選藥物。
ADMET（吸收、分佈、代謝、排泄和毒性）預測進一步支持了該化合物作為藥物候選者的適宜性。
該化合物的療效在體外和體內實驗中得到了驗證。在模擬視神經損傷的實驗中，經過氧-葡萄糖缺乏（OGD）處理的RGCs在用HG9-91-01處理後，生存率顯著高於其他候選藥物。此外，HG9-91-01還減少了與炎症性細胞死亡（pyroptosis）相關的標記，顯示其在減輕RGC損失中的作用。
共同作者張康教授強調了這一創新方法的重要性，指出：“儘管許多研究集中於抗凋亡、抗壞死和抗炎症藥物以治療急性眼壓升高，但針對PANoptosis的策略卻很少提及。本研究探討了針對RIPK3的潛在藥物治療，以防止RGC死亡及其相關的細胞死亡機制級聯效應。”
人工智能的潛力與未來展望
這項研究強調了人工智能在藥物開發中的變革潛力。通過將計算方法與傳統實驗技術相結合，研究人員在以往無法達到的精確度和效率上取得了突破。
AI能夠預測藥物的療效和安全性，確保只有最有前景的候選者進入實驗驗證階段，從而節省了寶貴的資源。
在急性青光眼的鼠模型中，HG9-91-01展現了神經保護效果，通過保持視網膜結構和防止變薄來預防眼內壓升高的常見後果。該化合物抑制了與凋亡、炎症性細胞死亡和壞死相關的信號分子活化，統稱為PANoptosis。通過調節這些通路，HG9-91-01顯示出其保護視網膜和保持視覺功能的潛力。
視網膜變薄是青光眼進展的標誌，與視力下降直接相關。HG9-91-01能夠維持視網膜厚度，這意味著它可能減緩甚至停止青光眼的退行性過程。
此外，其在抑制PANoptosis方面的作用凸顯了其作為多靶向治療劑的潛力。與僅專注於降低IOP的治療不同，HG9-91-01針對RGC損失的根本原因，提供了一個更全面的解決方案。
進一步分析顯示HG9-91-01調控了參與細胞死亡通路的關鍵蛋白，減少了與凋亡、炎症性細胞死亡和壞死相關的標記的表達。這些發現為理解其神經保護效應的分子機制提供了有價值的見解。通過同時靶向多個通路，HG9-91-01代表了神經退行性眼病治療的重要進展。
這項研究凸顯了人工智能在藥物開發中的變革潛力。通過結合計算工具與生物學驗證，研究人員能夠加速有效治療的發現。然而，數據隱私、透明度和偏見等挑戰仍需解決，以確保人工智能在醫學中的倫理和可靠應用。
高博士強調了進一步研究的重要性，指出：“AI技術對於處理計算密集型任務和根據複雜的多模態知識作出理性決策非常有用。然而，還需要進一步的確認性視網膜評估，以驗證HG9-91-01在保護急性眼壓升高患者的視網膜結構方面的有效性。”
這項研究的影響不僅限於青光眼，還展示了人工智能驅動的方法在解決其他神經退行性疾病方面的潛力。通過精煉這些技術，科學家可以為從阿爾茨海默病到帕金森病等多種疾病開發靶向療法。人工智能在生物醫學研究中的整合標誌著創新的一個新時代，數據驅動的方法與傳統科學方法相輔相成。
隨著研究人員不斷完善基於AI的藥物發現方法，青光眼治療的未來看起來愈發光明。HG9-91-01被確定為潛在療法的發現，充分展示了尖端技術和科學創新的力量，能夠應對緊迫的醫療挑戰。通過利用AI的能力，科學家們不僅加速了藥物開發，也改善了面臨視力喪失風險患者的前景。
此外，這項研究的合作性質強調了跨學科努力在推進醫學科學中的重要性。通過將人工智能、藥理學和眼科專家聚集在一起，研究團隊展示了多元觀點如何促成突破性的發現。這一方法為未來的研究樹立了榜樣，強調了在解決複雜健康問題時合作的重要性。
隨著青光眼的全球負擔不斷上升，對創新治療的需求變得愈加迫切。像HG9-91-01這樣的人工智能驅動突破，讓我們看到了未來的希望，讓數百萬患者不再面臨不可避免的視力喪失。
通過持續的研究和合作，預防失明的夢想變得愈加可實現。
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