三名来自挪威、美国和中国的高中生共同撰写了一篇论文，借助人工智能靶点发现引擎PandaOmics，识别出CNGA3、GLUD1、SIRT1三个全新的针对衰老和胶质母细胞瘤（GBM）的潜在双效靶点。GBM是最具侵袭性和最常见的恶性脑肿瘤，占所有原发性脑肿瘤的16%。研究结果发表在4月26日的《Aging》杂志上。
Olsen是英国肯特郡塞文奥克斯学校的一名学生，在发现自己对神经生物学和技术的兴趣后，她于2021年开始在InsilicoMedicine实习。在这篇论文中，她和其他研究人员使用PandaOmics来筛选由国家生物技术信息中心维护的基因表达综合数据库中的数据集，并发现了与治疗衰老和多型胶质母细胞瘤有关的新的治疗靶点。这是她在18岁之前与人合著的第五篇科学论文。
Ren是上海中学国际部的一名学生，他对生物学和生物标志物很感兴趣，并于2022年夏天加入了他们。
虽然衰老和癌症之间似乎有明显的联系，但Olsen说，他们的发现更加微妙。“有时候，身体并没有衰老，而是转向了癌症机制，发现这一点真的很有趣。”她假设“身体试图以一种方式保护自己，它正在切换回细胞分裂的胚胎过程。”
GBM是由一种基因突变引起的，这种突变导致神经胶质细胞或大脑中神经元周围的细胞不受控制地生长。即使使用现有的治疗方法，GBM患者的中位生存期也只有15个月。
Harpaz是劳德代尔堡PineCrest学校的一名学生，他很早就对计算机科学和人工智能感兴趣，很快就对生物学产生了兴趣。“我想把我最喜欢的两个话题，计算机科学和生物学，结合到我认为最有趣的生物学领域——衰老研究中”。
InsilicoMedicine公司的创始人兼首席执行官AlexZhavoronkov博士将他与Olsen联系在一起。这两位年轻的研究人员开始在胶质母细胞瘤项目上合作，并最终在哥本哈根举行的衰老研究和药物发现(ARDD)会议上发表了研究结果，在那里他们共同成立了青年长寿协会(TYLA)。
在这篇最新的论文中，这三位青少年使用PandaOmics分析了这些基因，并确定了三个与衰老和胶质母细胞瘤密切相关的基因，这些基因可能成为新药的潜在治疗靶点。
“我们在12个数据集中选择了11个重叠的高度相关的基因，我们将数据分为年轻人，中年人和老年人，”Harpaz说。“我们认为这与基因表达对生存的重要性有关。”在确定了胶质母细胞瘤和衰老的两个基因靶标——CNGA3和GLUD1——之后，他们将他们的发现与Insilico早期关于与衰老密切相关的基因的发现进行了交叉参考，并确定了第三个靶标——SIRT1。
“我从一个研究项目中学到了很多，”Ren说，他帮助审查了三个靶标，“PandaOmics平台真的让我更容易接触到这个项目。作为一名高中二年级学生，我没有足够的经验进行高级研究和分析，然而，经过短暂的训练，我仍然能够驾驭PandaOmics平台，处理和比较胶质母细胞瘤的数据集。”
这三个高中生表示，他们渴望在大学里继续学习人工智能和生物学，并将GBM研究从目标发现推进到药物开发。
Harpaz说：“进一步开展这项研究的最好方法是使用Insilico的Chemistry42软件，我们可以利用我们通过PandaOmics确定的目标，产生小分子，潜在的药物，这些目标有可能同时治疗胶质母细胞瘤和衰老。”
在Insilico实习之前，Olsen说：“我从来不知道人工智能在寻找全新的治疗靶点方面会如此有帮助。对我来说，这是一个不可思议的机会，可以深入研究衰老、长寿和神经科学领域。这真的开启了我的整个职业生涯。”
Zhavoronkov说，“这些年轻研究人员的投入给我留下了深刻的印象，我希望他们的工作能激励其他对科学和技术感到兴奋的年轻人，看看他们如何利用人工智能工具来发现针对衰老和疾病的新靶点和治疗方法。”
文章标题Identificationofdual-purposetherapeutictargetsimplicatedinagingandglioblastomamultiformeusingPandaOmics-anAI-enabledbiologicaltargetdiscoveryplatform
