Aging｜英矽智能PandaOmics靶点发现平台助力高中生研究者识别双效靶点

胶质母细胞瘤（Glioblastoma Multiforme, GBM）是世界卫生组织（WHO）评级IV级的高度恶性神经系统肿瘤，五年生存率仅为7.2%。目前，GBM主流疗法为手术切除辅助术后放化疗，但现有疗法和药物仅能延缓病程进展，并且大部分治疗方案都是在未考虑患者年龄下开发的，针对老年患者做出临床决策的过程非常不理想。 

 

在本项研究中三位年轻的研究者提出了一种多角度的靶点发现方法，不仅考虑与疾病相关的基因，同时考虑与衰老有关的基因。

 

他们从包括美国国家生物信息中心等公开数据库收集到不同类型的数据，涵盖RNA测序/微阵列、甲基化和蛋白质组学信息等，通过交叉比对生存数据、表达水平差异、以及先前发表的与衰老相关的基因信息，并借助AI驱动的靶点发现引擎PandaOmics对交叉对比后发现的靶点进行排名，从而识别出三个全新的针对衰老和胶质母细胞瘤（GBM）的潜在双效靶点：CNGA3、GLUD1、SIRT1。

 

促成本次青年研究者跨国合作的，是衰老研究与药物发现（ARDD）大会的青年研讨会项目之一。该大会于2014年在瑞士巴塞尔创立，是全球衰老研究领域最具有影响力的国际学术和行业交流平台之一。英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士是该会议的发起人兼联席主席。 

 

就读于美国劳德代尔堡潘凯斯特学校的Zachary Harpaz表示，“在这项研究中，通过收集到的29个数据集，我们筛选出与研究方向相关性最高，并且反复被数据验证的一些基因位点，再将数据进一步按照年龄细分，并在关系图上分析候选基因表达水平和患者生存的关联。这项研究使我有机会把最喜欢的两个学科：计算机科学和生物学结合起来。” 

 

就读于上海中学国际部的任梓铭表示，“作为高二学生，能和队友一同在知名期刊上发表研究成果让我感到兴奋。当然，这很大一部分要感谢人工智能平台的先进性，让需要大量专家经验的靶点发现研究真正变得触手可及。在简短的课程训练之后，我们也可以熟练使用PandaOmics平台，对胶质母细胞瘤数据集进行比对。这真的非常神奇。”   

 

论文第一作者、就读于英国七橡树公学的高年级女生 Andrea Olsen表示，“这真是有趣的发现。有时为了避免衰老，身体切换到癌症机制，即癌细胞不受控制的扩增。身体可能切换回细胞分裂的胚胎过程，试图以某种方式保护自己。这其中还有很多值得探索的问题。”

 

下一步三位联合作者计划在由英矽智能大湾区负责人Frank Pun博士带领的研发团队的支持下，通过体外和体内实验探索这些靶点对肿瘤生长的影响和其抗衰老潜力。并进一步采用英矽智能自主研发的生成化学平台Chemistry42推进针对这些靶点的候选分子设计工作，最终目标是开发安全有效的治疗方案，以改善GBM患者的临床疗效。 

 

英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士表示，“三位年轻人的研究成果实在让人惊叹。为了鼓励更多的年轻人加入到人工智能辅助特定疾病的药物研发探索中来，我们将在2023年衰老研究与药物发现（ARDD）大会中延续学生大使计划，期待新一代的未来科学家们受此启发，共同为延长人类高质量生活而做出贡献。”  

 

关于PandaOmics

PandaOmics是由英矽智能自主研发的靶点发现平台，由超过20种预测模型和生成生物学模型搭建而成，集成千万级组学数据样本、百万级分子信息和数十万级分子相互作用机制等数据。不仅可支持专业的靶点筛选、排序和分析，还具有针对生命科学信息自然语言问答系统和将疾病、基因及药物联系起来的知识图谱功能。该平台旨在帮助研究人员以更有效和便捷的方式确定潜在的治疗靶点和生物标志物。

 

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