назад
28 декабря

Искусственный интеллект объяснит высокий риск поражений сердечно-сосудистой и нервной систем при диабете

Ученые Института цитологии и генетики СО РАН предложили новый подход, который поможет выяснить молекулярные пути развития осложнений при сахарном диабете. С помощью интеллектуального анализа текстов и математического моделирования авторы воссоздали сложную сеть взаимодействия между генами, участвующими в развитии заболевания, и связанными с ним недугами.

Скачки уровня глюкозы признаны фактором риска развития сосудистых и неврологических осложнений сахарного диабета. Когда концентрация сахара в крови на длительное время повышается (гипергликемия), запускаются различные разрушительные процессы: окислительный стресс, воспаление, патологическое образование новых сосудов и повреждение имеющихся и многие другие. 

Прием препаратов помогает нормализовать содержание глюкозы. Но если ввести их неправильно, забыть поесть, перенапрячься, может возникнуть гипогликемия, то есть чрезмерное снижение уровня сахара. При этом ткани начинают голодать, и чем дольше организм пребывает в таком состоянии, тем больше негативных эффектов проявляется, а главное, страдает головной мозг, требующий очень много энергии. 

У здорового человека до серьезных последствий не доходит: активируются защитные механизмы — печень запускает процессы гликолиза, тем самым высвобождая глюкозу, а поджелудочная железа снижает выработку удаляющего ее инсулина. У людей с диабетом эти механизмы часто не срабатывают, так как снижающие содержание сахара лекарства продолжают действовать. В результате получаются качели: ткани то страдают от переизбытка сахара, то голодают. И хотя общие принципы избыточной вариабельности глюкозы и гипогликемии известны, молекулярные механизмы их воздействия на разные органы человека до конца не изучены.

«В этой работе мы воссоздали систему генов, продукты которых участвуют в процессах, связанных с избыточной вариабельностью гликемии, гипогликемией, сосудистыми и неврологическими осложнениями сахарного диабета. В этом нам помогла программа ANDSystem — инструмент, разработанный в Институте цитологии и генетики СО РАН. Он проанализировал тексты научных статей, посвященных изучению молекулярных путей развития диабета и связанных с ним недугов и осложнений», — рассказывает руководитель проекта по гранту РНФ, доктор медицинских наук, профессор РАН Вадим Климонтов

Ученые из Научно-исследовательского института клинической и экспериментальной лимфологии — филиала Института цитологии и генетики СО РАН использовали биоинформационный анализ и искусственный интеллект, чтобы объяснить, на какие метаболические пути влияют изменения гликемии, и как это может спровоцировать развитие тяжелых заболеваний. 

Сначала ANDSystem анализировала тексты статей и распознавала названия биологических объектов — генов, участвующих в целевых процессах. Далее она выявляла связи между ними, и на основании этого можно предположить механизмы появления осложнений при диабете. В результате были реконструированы и проанализированы генные сети вариабельности гликемии, гипогликемии, сосудистых осложнений диабета и болезни Альцгеймера, каждая из которых содержала сотни генов и тысячи взаимодействий между ними.

Анализ выявил молекулярные изменения и обменные процессы, которые в условиях резких колебаний уровня глюкозы или гипогликемии способны вызвать нарушения функции клеток сосудов, почек, сердца и нервной системы.

«В результате наша гипотеза подтвердилась — влияя на активность многих генов и интенсивность физиологических процессов, высокая вариабельность уровня глюкозы, а также гипогликемия могут играть важную роль в развитии сосудистых заболеваний, связанных с диабетом, а также когнитивной дисфункции. В будущем полученные нами данные помогут найти ключевые молекулы, отвечающие за поражения органов при диабете, и определить новые мишени для терапии», — отметил Вадим Климонтов. 

Исследование выполнено при поддержке гранта Российского научного фонда (РНФ) и опубликовано в International Journal of Molecular Sciences.

  • #Медицина
Источник: Пресс-служба РНФ