MEDICINE & AI

タイトル：Identification of Parkinson's disease PACE subtypes and repurposing treatments through integrative analyses of multimodal data. 雑誌名：NPJ Digit Med. 2024 Jul 09; 7(1): 184. doi: 10.1038/s41746-024-01175-9. 概　要： 本研究は、パーキンソン病（PD）の臨床的および進行の異質性に対処することを目的とし、さまざまなデータモダリティの統合解析を行いました。新たに診断されたPD患者の5年以上の臨床進行データを機械学習と深層学習を用いて分析し、PDのサブタイプを特定しました。結果として、異なる進行パターンを示す3つのPACEサブタイプ（Inching Pace、Moderate Pace、Rapid Pace）を発見しました。これらのサブタイプに関連するバイオマーカーや遺伝子モジュールも特定し、特にRapid Paceサブタイプにおいては、STAT3やFYNなどの遺伝子が潜在的なドライバーであることが示唆されました。また、メトホルミンがPDの進行を改善する可能性があることも明らかになりました。 方　法： この研究は、5年以上の臨床進行データを持つ新たに診断されたPD患者を対象にした解析を行いました。機械学習と深層学習を用いて、患者の表現型進行軌道を特定し、PDのサブタイプを分類しました。遺伝子およびトランスクリプトームプロファイルのネットワークベースのアプローチを用いて、各サブタイプに関連する分子モジュールを特定しました。 結　果： 3つのPDサブタイプ（Inching Pace、Moderate Pace、Rapid Pace）が特定され、Rapid Paceサブタイプは最も急速な症状の進行を示しました。特定の脳領域における萎縮や脳脊髄液中のP-tau/α-synuclein比がバイオマーカーとして示唆されました。また、PD-R特有の遺伝子モジュールが特定され、メトホルミンがPDの進行を改善する可能性があることが実世界データから示されました。 結　論： 本研究は、パーキンソン病の進行における臨床的および病理生理的な複雑性を理解する手助けとなり、精密医療の加速に寄与する可能性があります。