近日，一篇发表在国际杂志Cell Reports上题为“Systematic characterization of multi-omics landscape between gut microbial metabolites and GPCRome in Alzheimer's disease”的研究报告中，来自克利夫兰诊所等机构的科学家们通过研究利用人工智能技术揭示了肠道微生物组和阿尔兹海默病之间的关联。

此前研究结果表明，阿尔兹海默病患者往往会随着疾病进展发生肠道菌群的改变，这项研究中，研究人员提出了一种计算方法来确定细菌的代谢产物如何与细胞上的受体相互作用并促进阿尔兹海默病发生。

研究者Feixiong Cheng博士说道，文章中，我们根据代谢产物和受体彼此之间相互作用的可能性，以及其对阿尔兹海默病产生影响的可能性，对其进行了排序，相关数据或许能为研究代谢产物相关疾病提供迄今为止最全面的路线图。

当细菌分解我们所摄入的食物从而获取能量时，它们就会向机体系统释放特定代谢产物，随后，这些代谢产物就会与细胞发生相互作用并对其产生影响，促进对健康有益或有害的细胞过程。

除了阿尔兹海默病外，研究人员还将代谢产物与心脏病、不孕症、癌症、自身免疫性疾病和过敏症联系了起来。预防代谢产物和细胞之间的有害相互作用或许有望帮助抵御疾病发生，目前研究人员正在努力研究开发药物来激活或阻断代谢产物与细胞表面的受体进行连接，这种方法的进展较为缓慢，因为研究人员需要大量的信息来识别目标受体。

研究者Cheng说道，肠道代谢产物是机体许多生理学过程的关键，对于人类健康和疾病来讲，每把钥匙都有一把锁。但问题是，机体系统中有成千上万个受体和数千种代谢产物，因此手动找出哪把钥匙能解开哪把锁子既缓慢也昂贵，这就是为何研究人员决定利用人工智能进行研究的原因。目前研究人员正在测试是否人体中已知具有安全特性的肠道代谢产物（如果广泛应用的话）能作为针对阿尔兹海默病或其它复杂疾病的有效预防手段，甚至是干预措施。

科学家成功利用人工智能技术通过“脑肠轴”来改善阿尔兹海默病的疗法

在本研究中，研究人员利用了一种名为机器学习的人工智能形式来分析109万对潜在的代谢产物-受体对，并预测每种相互作用对于阿尔兹海默病发生的可能性。这些分析包括：1）来自人类和临床阿尔兹海默病研究的遗传和蛋白质组学数据；2）不同的受体（蛋白结构）和代谢产物形状；3）不同的代谢产物如何影响患者机体所衍生的脑细胞。

研究人员还调查了来自阿尔兹海默病患者脑细胞中最有可能影响阿尔兹海默病的代谢产物-受体对；他们重点关注的一种分子是一种名为胍基丁胺（agmatine）的保护性代谢产物，其被认为能保护脑细胞免于炎症及相关的损伤。

有研究发现，胍基丁胺最有可能与阿尔兹海默病中名为CA3R的受体发生相互作用。利用胍基丁胺来治疗阿尔兹海默病受影响的神经元或许会直接降低CA3R的水平，从而就提示代谢产物和受体会相互影响，而利用胍基丁胺来处理神经元或许也会产生较低水平的磷酸化tau蛋白，其是阿尔兹海默病发生的一种生物标志物。

Cheng博士强调，该研究不仅为阿尔茨海默病研究开辟新路径，也为理解微生物组在广泛疾病中的作用提供了框架，标志着个性化医疗和精准营养干预的新时代即将到来。

目前研究人员正在进一步开发并应用这些人工智能技术来研究遗传学和环境因素（包括食物和肠道代谢产物）之间的相互作用对人类健康和疾病产生的影响，包括阿尔兹海默病和其它复杂的人类疾病。

综上，本文研究展示了一个系统性的生物学框架，如果广泛应用的话，其或许能揭开阿尔兹海默病和其它复杂人类疾病中肠道微生物组的特殊GPCR靶点。

参考文献：

Yunguang Qiu，Yuan Hou，Dhruv Gohel, et al. Systematic characterization of multi-omics landscape between gut microbial metabolites and GPCRome in Alzheimer's disease, Cell Reports (2024). DOI:10.1016/j.celrep.2024.114128