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Nat.Commun. | AI指导发现炎症性肠病保护治疗方法

本文介绍美国加利福尼亚州圣地亚哥加利福尼亚大学圣地亚哥分校多学科的研究者合作发表于Nature Communications的工作:作者以炎症性肠病(IBD)为例,概述了一种用于靶点识别和验证的无偏见AI辅助方法。作者构建了一个网络,其中基因簇通过突出不对称布尔关系的有向边连接。作者使用机器学习,确定了一条连续状态的路径,它能最有效地预测疾病结果。这条路径富含维持肠道上皮屏障完整性的基因簇。作者利用这一见解选择合适的临床前小鼠模型进行靶点验证,并设计源自患者的类器官模型,使用多变量分析在源自患者的类器官中证实了治疗功效的潜力。这种AI辅助方法确定了IBD中一种一流的肠道屏障保护剂,并预测了候选药物的III期试验成功。

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