Hoe nanogeneeskunde en AI samenwerken om neurodegeneratieve ziekten aan te pakken

Toen ik voor het eerst de omvang besefte van de uitdaging die neurodegeneratieve ziekten, zoals de ziekte van Alzheimer, de ziekte van Parkinson en amyotrofische laterale sclerose (ALS), met zich meebrengen, voelde ik mij tegelijkertijd nederig en gemotiveerd. Deze stoornissen worden niet veroorzaakt door een enkele storing in het systeem, maar eerder door een cascade van mislukkingen, waaronder verkeerd vouwen van eiwitten, synaptische afbraak, verstoorde reparatiemechanismen en slechte medicijnafgifte door de bloed-hersenbarrière.

Mijn onderzoek aan het National Institute of Mental Health (Tsjechië), samen met mijn medewerkers uit Spanje, het Verenigd Koninkrijk en de Verenigde Staten van Amerika (VS), was bedoeld om een ​​gedurfde vraag te stellen: wat als we slimme nanogeneeskunde zouden combineren met moleculaire beeldvorming en kunstmatige intelligentie (AI/ML) om een ​​nieuwe generatie therapieën te creëren?

In ons recente overzichtsartikel gepubliceerd in Moleculaire diagnose en therapieonderzoeken we de mogelijkheid van nanogeneeskunde en AI-synergie bij behandelingen van neurodegeneratieve ziekten.

Waarom nanogeneeskunde belangrijk is

Traditionele medicijnafgifte aan de hersenen wordt geconfronteerd met verschillende barrières, zoals de fysiologische barrière van de schedel en hersenvliezen, de bloed-hersenbarrière (BBB), snelle klaring van kleine moleculen en off-target toxiciteit.

Nanomedicijnen, nauwkeurig ontworpen deeltjes op nanoschaal, bieden manieren om deze obstakels te omzeilen via gerichte toediening, gecontroleerde afgifte en verbeterde biologische beschikbaarheid. Het ontwikkelen van deeltjes is echter slechts het halve werk. Zonder real-time beeldvorming en intelligente feedback schieten we in het donker.

Waar beeldvorming en AI een rol spelen

Dat is waar moleculaire beeldvorming (MRI, PET en contrastmiddelen) samenkomt met een machine learning-aanpak. We kunnen monitoren ‘waar nanomedicijnen naartoe gaan, hoeveel het doelweefsel bereiken en welk biologisch effect het heeft’, door beeldgegevens op te nemen en AI/ML-modellen te trainen.

In onze review hebben we gedetailleerde informatie verstrekt over hoe op beeldvorming gebaseerde biomarkers en ML-algoritmen substantieel kunnen helpen bij het optimaliseren van nanogeneeskundige raamwerken, zoals het selecteren van de deeltjesgrootte, coating, het richten van groepen en de afgiftekinetiek.

Mijn persoonlijke reis

Ik herinner me dat in ons laboratorium een ​​van onze nanodeeltjesformuleringen er in vitro veelbelovend uitzag, maar toen het in vivo dierlijke weefsels bereikte, was de verspreiding onverwacht schaars. We zouden die kloof kunnen traceren met behulp van beeldvormingsprocessen.

Later hebben we patronen van de opname van nanodeeltjes in verschillende regio’s geanalyseerd met AI en de deeltjesarchitectuur dienovereenkomstig aangepast. Het is deze cyclus, ontwerp → beeld → AI-gestuurde feedback → herontwerp, die de succesvolle interdisciplinaire aanpak voor de patiëntgerichte behandeling van neurodegeneratieve ziekten definieert.

Belangrijkste afhaalrestaurants

• Multimodale targeting: Nanocarriers moeten de BBB passeren, de getroffen neuronen bereiken en op het juiste moment lading vrijgeven, waarbij beeldverwerking elke stap helpt valideren.
• Gepersonaliseerde optimalisatie: AI-modellen die zijn getraind op beeldgegevenssets van patiënten of dieren kunnen helpen voorspellen welke formulering het beste werkt in de gewenste biologische context.
• Vertaling uit de echte wereld: We benadrukten de behoefte aan beeldgegevens van klinische kwaliteit, robuuste ML-pijplijnen die omgaan met de heterogeniteit van patiënten, en productiebeperkingen die zijn afgestemd op regelgevingskaders.
• Uitdagingen in het verschiet: We zijn openhartig over de uitdagingen in de review, waaronder de veiligheid van deeltjes, accumulatie op de lange termijn, immuunreacties, schaalbare productie, de behoefte aan gedeelde ML-beeldvormingsdatasets en open standaarden.

Wat deze integratie van AI en nanogeneeskunde betekent voor patiënten en het veld

Het klinkt misschien futuristisch, maar ik geloof dat we aan de vooravond van een nieuw tijdperk staan, waarin nanogeneeskunde in combinatie met moleculaire beeldvorming en AI zou kunnen verschuiven van ‘ziekte beheersen’ naar ‘ziekte aanpassen’.

Voor patiënten met cognitieve achteruitgang of verlies van motorneuronen is die verschuiving enorm. Zoals ik in de review heb aangegeven, is wat we echt nodig hebben het vergroten van de veerkracht van de hersenen, en niet alleen het behandelen van symptomen.

De volgende stappen in ons werk

Mijn team werkt aan een nanoformulering van de volgende generatie, genaamd moleculaire nanorobots als neusspray en ML-algoritmen, om de specifieke dosering te voorspellen die nodig is voor de behandeling van neurodegeneratieve ziekten.

Verder bouwen we ook een AI-model dat beeldpatronen uit de cohorten van Alzheimer en Parkinson gebruikt om de leveringsparameters te verfijnen. Tegelijkertijd werken we samen met artsen om beeldvormingseindpunten te definiëren die van belang zijn voor goedkeuring door de regelgevende instanties.

Ik schrijf deze dialoog omdat ik wil dat jij, de lezer, of je nu een afgestudeerde student, een arts of een nanotechnoloog bent, je deel voelt van deze reis.

Dit is niet zomaar een paper; het is een oproep tot interdisciplinaire actie. Als u zich bezighoudt met moleculaire beeldverwerking, bedenk dan hoe uw gegevens het ontwerp van nanodeeltjes kunnen beïnvloeden. Als u in ML werkt, bedenk dan hoe uw modellen de weergave kunnen optimaliseren in plaats van alleen afbeeldingen te classificeren.

Als u zich bezighoudt met nanogeneeskunde, is het tijd om samen te werken met beeldvormingsexperts en AI-specialisten. In ons laboratorium synthetiseren we momenteel nieuwe nanodeeltjes en ontwikkelen we AI-modellen die in staat zijn optimale doseringen van nanomedicijnen te voorspellen op basis van MRI-beelden van muizenhersenen.

We willen dit werk graag uitbreiden door samen te werken met artsen, beeldvormingsspecialisten en experts op het gebied van karakteriseringstechnieken voor nanodeeltjes. Samen kunnen we de vertaling van nanogeneeskunde en AI naar zinvolle neurologische therapieën versnellen.

Een laatste gedachte

Soms stel ik me een toekomst voor waarin een patiënt die vroegtijdig wordt gediagnosticeerd met neurodegeneratie een infuus met nanomedicijnen krijgt, we een MRI maken, het beeld in een AI-model invoeren, de volgende dosis aanpassen en de therapie verfijnen zoals we een muziekinstrument aanpassen.

Dat klinkt misschien idealistisch, maar uit ons onderzoek blijkt dat de bouwstenen al aanwezig zijn. We hoeven alleen maar de bruggen te slaan tussen materiaalkunde, beeldvorming, AI en de klinische praktijk om dit werkelijkheid te maken.

Dit verhaal maakt deel uit van Wetenschap X-dialoogwaar onderzoekers bevindingen uit hun gepubliceerde onderzoeksartikelen kunnen rapporteren. Bezoek deze pagina voor informatie over Science X Dialog en hoe u kunt deelnemen.