의료용 대마초 치료에 대한 자폐 스펙트럼 장애 아동의 대사체 반응을 이해하기 위한 기계 학습 접근 방식

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 13022(2023) 이 기사 인용

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자폐 스펙트럼 장애(ASD)는 행동, 의사소통, 사회적 상호 작용 및 학습 능력에 영향을 미치는 신경 발달 질환입니다. 의료용 대마초(MC) 치료는 ASD 환자의 임상 증상을 감소시킬 수 있습니다. 대마초 반응 바이오마커는 MC 치료에 반응하여 변화하는 타액에서 발견되는 대사산물입니다. 이전에 우리는 MC로 성공적으로 치료된 ASD 아동의 이러한 바이오마커 수준이 일반적으로 발달하는(TD) 아동에서 감지된 생리적 수준으로 이동하고 잠재적으로 그 영향을 정량화할 수 있음을 보여주었습니다. 여기에서 우리는 MC 치료 전후의 ASD가 있는 제한된 수의 어린이와 TD 그룹의 대마초 반응 바이오마커의 동적, 고해상도 및 풍부한 기능 데이터 세트에 적용된 기계 학습 기술의 기능을 처음으로 테스트했습니다. : (1) ASD와 TD 그룹을 구별하는 바이오마커; (2) 시너지 효과가 있는 비칸나비노이드 식물 분자; (3) 특정 칸나비노이드와 관련된 바이오마커. 우리는 다음을 발견했습니다: (1) 리소포스파티딜에탄올아민은 ASD와 TD 그룹을 구별할 수 있습니다. (2) 새로운 식물화학물질은 아세틸콜린에스테라제의 억제를 통해 MC 치료의 치료 효과에 기여합니다. (3) THC 및 CBD 관련 대마초 반응 바이오마커는 두 개의 별개 그룹인 반면, CBG는 두 그룹의 일부 바이오마커와 연관되어 있습니다.

자폐 스펙트럼 장애(ASD)는 정의된 고정관념적 행동 패턴을 통해 사회적 상호작용 및 의사소통에 영향을 미치는 이질적인 신경발달 조건의 집합입니다1. 이는 지적 장애, 정신 질환, 신경 염증 및/또는 위장 장애2,3,4,5와 함께 흔히 동반되는 빠르면 임신 1분기 또는 2분기에 발병하는 평생 질환입니다2,3,4,5.

ASD의 임상적 표현형 이질성으로 인해 치료 효능에 대한 진단 및 평가는 어렵고 현재 발달 소아과 의사, 신경과 의사 또는 심리학자의 주관적인 평가에만 의존하고 있습니다. 따라서 관찰 조사 도구 점수는 환자들 간에 비교할 수 없으며 ASD의 기본 병리 생리학에 관한 정보를 제공하지 않습니다. ASD의 발병은 개인 간 다양성이 높은 다발성 대사 이상을 초래하는 일련의 생화학적 사건을 통해 유전적 요인과 환경적 요인 모두에 의해 촉발되므로 ASD 바이오마커를 식별하는 것이 어렵습니다6. ASD를 가진 두 번째 아이를 낳을 위험이 전형적으로 발달하는(TD) 아이가 있는 가족에 비해 이미 ASD를 가진 아이가 있는 가족의 경우 25배 더 높다는 사실은 유전적 요인이 관련되어 있음을 강력하게 시사합니다7. 그러나 ASD와 특별히 연관된 유전적 바이오마커는 확인되지 않았거나 선별검사에 일상적으로 사용되지 않았습니다. 지난 20년 동안 ASD에서 산화 스트레스, 염증, 미토콘드리아 기능 장애 및 면역 조절 장애와 관련된 단백질 및 대사물의 비정상적인 수준이 확인되고 특성화되었습니다8. 그럼에도 불구하고, ASD 및 기타 장애와 관련된 동반 질환이 있는 개인 사이의 높은 대사 다양성으로 인해 진단 및 치료 평가를 위한 신뢰할 수 있는 단백질체 및 대사 바이오마커의 개발이 제한되었습니다.

기계 학습(ML)은 인간의 패턴 인식 프로세스를 모방하여 예측 모델을 개발 및/또는 맞추기 위해 다양한 통계 및 계산 방법을 크고 복잡한 데이터 세트에 적용하는 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다9. ML에는 여러 기능으로 설명되는 실험의 단일 관찰로 간주되는 데이터 포인트로 구성된 교육 데이터 세트가 필요합니다. 훈련된 특성이 충분하면 출력을 예측하는 모델을 개발할 수 있습니다. ML 기술은 중증 코로나19 사례의 대사 특징, 인간 장내 미생물의 분류, 인간 임신의 대사 변화, 인플루엔자 감염, 신장 세포 암종(정확도 88%), 당뇨병 등을 식별하기 위해 대사체학 연구에 성공적으로 적용되었습니다. 신장 질환, 두경부 부신경절종(99.2% 정확도), 초기 방광암(최대 95% 정확도) 및 주요 우울 장애 아형의 대사체학 특징10. Chen 등11은 ASD가 있는 어린이 그룹과 TD 대조군에서 수집한 샘플의 GC/MS 기반 비표적 소변 대사체학을 XGBoost 알고리즘과 결합하여 20개의 잠재적 대사 바이오마커를 식별하여 두 그룹을 구별했습니다. 다양한 대사 경로.