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# Sciences de la santé # Ophtalmologie

Révolutionner le traitement du glaucome : un nouvel espoir

La recherche met en avant le potentiel de médicaments existants pour le glaucome à tension normale.

Junhong Jiang, Di Hu, Qi Zhang, Zenan Lin

― 8 min lire


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Le glaucome est une condition oculaire sérieuse qui peut mener à la cécité. Ça arrive quand les cellules nerveuses de l'œil, appelées cellules ganglionnaires de la rétine, meurent progressivement. Quand ça se produit, une personne commence à perdre sa vision, souvent d'une manière qu'elle ne remarque pas au début. C'est un voleur sournois de la vue. À l'échelle mondiale, plus de 70 millions de personnes sont touchées par ce problème, avec environ 10 % d'entre elles perdant complètement la vision des deux yeux. C'est un gros souci, non seulement pour ceux qui en souffrent, mais aussi pour les systèmes de santé dans le monde entier.

Qu'est-ce qui cause le glaucome ?

L'une des principales causes du glaucome est la pression élevée dans l'œil, connue sous le nom de Pression intraoculaire élevée (PIO). Pense à ça comme un ballon qui se remplit trop et finit par éclater. Les pros de la santé se concentrent souvent sur la réduction de cette pression oculaire. Les traitements incluent des médicaments, des traitements au laser et parfois, la chirurgie. Cependant, tous les patients glaucomateux n'ont pas une pression élevée. Certaines personnes peuvent développer un glaucome même lorsque leur pression oculaire reste dans la norme. Ça s'appelle le glaucome à tension normale (GTN). Comme tu peux t'en douter, ça rend le traitement du glaucome plus compliqué qu'un chat sur un toit en tôle chaude.

Pourquoi le GTN est-il un problème ?

Le GTN est particulièrement difficile parce que baisser la pression oculaire ne semble pas autant aider ces patients. Les médecins reconnaissent que d'autres facteurs peuvent contribuer à la progression du GTN, mais il n'y a pas beaucoup d'options de traitement disponibles en dehors de celles qui réduisent la pression oculaire. Ça laisse un grand vide dans les soins, et il y a un besoin urgent de trouver de nouveaux traitements pour ceux qui vivent avec le GTN.

L'idée du repositionnement de médicaments

Une approche prometteuse pour développer de nouveaux traitements est une pratique appelée repositionnement de médicaments. Ça signifie simplement prendre des médicaments déjà approuvés pour une condition et voir s'ils pourraient fonctionner pour une autre. C'est plus facile et plus rapide que de partir de zéro avec des médicaments complètement nouveaux, ce qui peut prendre des années, beaucoup d'argent, et parfois, ça ressemble à un jeu de roulette.

Il existe des exemples réussis de repositionnement de médicaments dans le traitement de maladies comme le cancer et le VIH, donc ça a du sens de chercher des médicaments existants qui pourraient aussi aider le GTN. Cependant, identifier quels médicaments repositionner peut être très chronophage, comme essayer de trouver une aiguille dans une botte de foin.

L'essor de la technologie dans la médecine

Les avancées récentes en technologie, surtout dans l'intelligence artificielle (IA), commencent à changer notre approche de la médecine. L'IA générative, un type d'IA qui peut analyser d'énormes quantités d'informations et aider dans diverses tâches, a montré des promesses dans des domaines comme la découverte de médicaments. L'IA peut passer au crible des tonnes de données beaucoup plus vite que même les chercheurs humains les plus dévoués.

Un modèle d'IA bien connu est ChatGPT, qui peut générer des informations et fournir des idées basées sur les données sur lesquelles il a été formé. C'est comme avoir un ami super intelligent qui peut aider avec les devoirs, mais dans le monde de la médecine. Les chercheurs commencent à utiliser des modèles d'IA dans leur quête pour trouver de nouveaux candidats de médicaments pour diverses conditions de santé, y compris le GTN.

Trouver des candidats médicamenteux potentiels pour le GTN

Dans une étude, des chercheurs ont utilisé plusieurs modèles d'IA, y compris ChatGPT et d'autres, pour rechercher des médicaments existants qui pourraient aider avec le GTN. Ils ont posé une série de questions aux modèles d'IA, un peu comme un jeu télévisé, où le but était de dresser des listes de candidats médicamenteux potentiels en fonction de leur efficacité et de leurs usages d'origine.

Après plusieurs requêtes, l'IA a proposé une liste de médicaments. Les chercheurs ont ensuite comparé les résultats des différents modèles d'IA pour trouver des candidats communs parmi eux. C'est comme avoir plusieurs amis qui donnent leur avis sur un film et ne retenir que ceux sur lesquels ils s'accordent tous.

Les candidats médicamenteux finaux

À travers le processus, trois principaux candidats médicamenteux ont émergé : Metformin, Losartan et Memantine.

  • Metformin est principalement utilisé pour traiter le diabète de type 2, aidant à réduire les niveaux de sucre dans le sang. Pense à ça comme un videur qui garde le sucre hors de la boîte de nuit — ton sang.

  • Losartan est un médicament souvent utilisé pour traiter l'hypertension.

  • Memantine est généralement prescrit pour la maladie d'Alzheimer, aidant à améliorer la mémoire et la fonction cognitive.

Le fait que ces trois médicaments pourraient aider à traiter le GTN est une évolution excitante, car ils ont été conçus pour aborder des problèmes de santé différents et pourraient potentiellement être bénéfiques pour les personnes luttant avec le GTN.

Identifier les cibles des médicaments

Une fois que les candidats médicamenteux ont été identifiés, la tâche suivante était de déterminer comment ces médicaments pourraient aider les patients atteints de GTN. Cela impliquait de regarder les cibles spécifiques sur lesquelles ces médicaments agissent dans le corps.

Pour chacun des trois médicaments, les chercheurs ont fouillé dans des bases de données pour des informations sur leurs cibles médicamenteuses. Ces cibles sont souvent des protéines ou des cellules dans le corps avec lesquelles le médicament interagit pour produire un effet thérapeutique. C'est comme essayer de comprendre qui sont les VIP d'une fête que le videur doit surveiller.

Grâce à cette recherche, ils ont trouvé plusieurs cibles associées à Metformin, Losartan et Memantine. La recherche a montré que Metformin, en particulier, pourrait réduire le risque de GTN grâce à son action sur certaines cibles liées à la régulation du glucose et à l'inflammation.

Le rôle de la recherche génétique

Pour valider davantage leurs conclusions, les chercheurs ont utilisé des études génétiques avec une méthode appelée randomisation mendélienne. C'est une façon sophistiquée de dire qu'ils ont utilisé des informations génétiques pour voir s'il existe un effet causal des médicaments identifiés sur le GTN. Ils ont examiné comment les médicaments pourraient influencer certains traits, comme les niveaux de sucre dans le sang ou la performance cognitive.

En termes plus simples, cette étape les a aidés à déterminer si prendre Metformin (par exemple) pourrait réellement réduire le risque de développer un GTN ou si ce serait juste une coïncidence heureuse.

Résultats prometteurs

Les résultats étaient prometteurs, surtout pour Metformin. L'étude indiquait que Metformin pourrait avoir un effet positif sur le GTN en abaissant les niveaux de glucose. Les implications plus larges sont excitantes. Si Metformin peut aider à gérer les symptômes du GTN, cela pourrait faire une énorme différence pour de nombreux patients vivant avec cette condition.

Metformin agit en influençant certaines protéines et voies dans le corps, ce qui peut affecter directement ou indirectement la santé des yeux. Comprendre comment ces interactions fonctionnent est crucial pour développer des traitements qui pourraient vraiment faire la différence dans la vie des gens.

Pourquoi Metformin ?

Pourquoi Metformin devient-il un acteur majeur de cette recherche ? Les recherches montrent qu'il ne se contente pas de réduire le sucre dans le sang, mais qu'il joue aussi un rôle dans la réduction de l'inflammation et du stress cellulaire, ce qui pourrait être bénéfique pour la santé oculaire. De plus, il a un bilan de sécurité prouvé après des années d'utilisation dans le traitement du diabète. Personne ne veut prendre un médicament qui soit plus d'ennuis qu'autre chose !

Conclusion : Une lumière au bout du tunnel

En résumé, les chercheurs ont fait des progrès dans l'identification de nouveaux traitements potentiels pour le GTN en utilisant une combinaison de méthodes d'IA et génétiques. Les résultats initiaux indiquent que Metformin pourrait servir d'ajout précieux à la boîte à outils pour gérer cette condition difficile.

Bien que cette recherche soit encore à ses débuts, elle met en lumière le potentiel d'utiliser des médicaments existants de nouvelles manières pour aider les individus souffrant de conditions comme le glaucome à tension normale.

Ça ne résoudra peut-être pas tous les problèmes du jour au lendemain, mais c'est un pas dans la bonne direction — presque comme trouver cette aiguille insaisissable dans une botte de foin et réaliser que la botte de foin pourrait ne pas contenir autant de fluff que tu pensais ! D'autres études et essais cliniques seront nécessaires pour confirmer ces résultats, mais pour beaucoup, cela offre un éclat d'espoir et un aperçu d'un avenir meilleur pour traiter le glaucome.

Source originale

Titre: Generative AI and genetic analyses indicate metformin as a drug repurposing candidate for normal tension glaucoma

Résumé: BackgroundThe normal tension glaucoma (NTG) has limited drug options since current anti-glaucoma medications are mostly designed to decrease intraocular pressure (IOP). The emerging generative artificial intelligence (GAI) may provide an unprecedented approach for its drug repurposing research. MethodsFirst, we iteratively interactivated with ChatGPT using 10 independent queries. Each query consists of two prompts, which asked ChatGPT to offer 20 drug repurposing candidates (DRCs) for NTG. The same process was employed to find DRCs with other two GAI models (i.e Google Gemini Advance and Anthropic Claude). The DRCs were quantified and ranked by their appearing frequency and orders. By tasking GAI and DrugBank database, the targets for the selected DRCs were identified. Then, the ChEMBL database was utilized to find the target-associated genes. The relevant instrumental variables (IVs) mapped to these genes were then identified with the GTEX dataset. In order to quantify the drugs effect, the mediation exposures (e.g. HbA1c for metformin) for the identified drugs were introduced to the single SNP mendelian randomization (SSMR) to filter the IVs with significant causal influence on the mediation traits. The filtered IVs were then utilized to measure the DRCs causal effect on NTG. ResultsOur results showed that three drugs (i.e. Metformin, Losartan, Mementine) appeared simultaneously in the suggesting lists generated by three GAI models. By utilizing GAI and DrugBank database, 8, 2 and 7 targets were identified for them, respectively. After searching ChEMBL and GTEx, the targets associated genes were identified for selecting corresponding IVs. Finaly, the SSMR kept 308 IVs for metformin, 11 for losartan, 180 for memantine. Applying the target-based MR, we found that, metformin may exert causal influence on NTG through targets GLP-1 and gluconeogenic enzymes, while no obvious causal links were detected in the study on losartan and mementine. ConclusionsOur results offered novel evidences to support the metformins repurposing in NTG patients. Moreover, we firstly proposed a novel paradigm consisting of GAI and genetic tools, which could serve as an effective pipeline for drug repurposing investigations of other diseases.

Auteurs: Junhong Jiang, Di Hu, Qi Zhang, Zenan Lin

Dernière mise à jour: 2024-12-03 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.12.02.24318301

Source PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.12.02.24318301.full.pdf

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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