Les remèdes à base de plantes montrent des promesses pour les maladies chroniques
Des recherches montrent que les médecines herba les pourraient aider à gérer les problèmes de santé chroniques.
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Table des matières
Dans pas mal de pays développés, les gens vivent plus longtemps. Mais cette hausse de l'espérance de vie vient avec son lot de défis, car de plus en plus de personnes font face à des problèmes de santé chroniques comme le Cholestérol Élevé, l'Hypertension, le diabète et l'Obésité. Ces problèmes deviennent un gros souci pour les systèmes de santé publique, car ils nécessitent des soins continus, ce qui peut coûter cher aux gouvernements.
Aperçu des problèmes de santé
Les maladies métaboliques chroniques, comme le cholestérol élevé (HLP), l'hypertension (HTN), le Diabète de type 2 (T2D) et l'obésité, sont liées à plusieurs facteurs. Ça inclut la génétique, l’alimentation, le niveau d'activité physique et le vieillissement naturel. Des organisations comme l'OMS soulignent que HLP et l'hypertension sont parmi les principales causes de décès. Selon la Fédération internationale du diabète (IDF), des millions de personnes vivent avec le diabète.
Traitements actuels
Pour gérer le cholestérol élevé, les patients changent souvent leur alimentation et peuvent prendre des statines, qui sont des médocs réduisant le taux de cholestérol en bloquant une enzyme spécifique dans le corps. Pour l'hypertension, le traitement implique généralement des changements de mode de vie, comme réduire la consommation de sel et faire plus d’exercice, en plus de médicaments qui aident à abaisser la pression. Divers médicaments existent aussi pour le diabète de type 2 pour gérer les niveaux de sucre dans le sang.
Cependant, beaucoup de ces médicaments peuvent avoir des effets secondaires importants. Par exemple, les statines peuvent causer des douleurs musculaires et d'autres problèmes graves. Les médocs pour l'hypertension peuvent provoquer des vertiges et des maux de tête. Les patients atteints de diabète de type 2 peuvent avoir du mal à suivre leurs traitements à cause de la douleur des injections ou des pilules.
Développer de nouveaux médicaments est souvent un processus long et coûteux, et le succès n’est pas garanti. Du coup, il y a un intérêt croissant pour les médecines à base de plantes, qui pourraient avoir moins d'effets secondaires et être efficaces pour gérer les maladies chroniques. En Corée du Sud, beaucoup de remèdes à base de plantes sont couverts par l'assurance nationale, mais aucun n'est spécifiquement approuvé pour les maladies métaboliques pour le moment. Il y a un besoin d'identifier des remèdes à base de plantes efficaces parmi ceux déjà soutenus par les assurances.
Médecines à base de plantes et leur potentiel
Les remèdes à base de plantes impliquent généralement de mélanger différentes plantes pour créer des formules contenant divers composés actifs. Contrairement aux médicaments traditionnels qui ciblent un problème spécifique, ces combinaisons de plantes peuvent potentiellement traiter plusieurs problèmes de santé. Utiliser des médecines à base de plantes existantes pour de nouveaux défis de santé est appelé le repositionnement de médicaments. Cependant, trouver le bon mélange de plantes pour le problème de santé ciblé peut être compliqué.
Les recherches sur le fonctionnement des médecines à base de plantes au niveau moléculaire peuvent être difficiles, car elles contiennent souvent de nombreux ingrédients. Les avancées récentes en technologie ont introduit des méthodes comme la pharmacologie de réseau et l'apprentissage profond, qui aident à examiner comment ces médecines à base de plantes affectent différents cibles dans le corps.
Approches de recherche récentes
Les scientifiques ont commencé à utiliser des techniques informatiques avancées pour étudier comment les médicaments interagissent avec les cibles dans le corps. Cela inclut l'utilisation de l'apprentissage profond pour analyser les données complexes liées aux remèdes à base de plantes et leurs effets. Une méthode, appelée réseau de convolution graphique (GCN), aide à comprendre comment les protéines interagissent entre elles.
En appliquant ces nouvelles technologies, les chercheurs peuvent mieux déterminer l'efficacité des différentes médecines à base de plantes. Cette recherche a examiné les médicaments existants et les thérapies à base de plantes, en se concentrant sur comment elles peuvent être appliquées aux maladies métaboliques.
Développement d'un nouveau modèle
Pour identifier des remèdes à base de plantes pour des maladies comme le cholestérol élevé, le diabète et l'hypertension, les chercheurs ont développé un modèle utilisant des données sur les médicaments existants. Ils ont d'abord tracé les connexions entre les médicaments et leurs effets sur ces maladies. Puis, ils ont transféré ces informations aux médecines à base de plantes pour voir comment elles pouvaient fonctionner pour des problèmes de santé similaires.
De grandes quantités de données ont été collectées sur les médicaments et les remèdes à base de plantes. Cela incluait des infos sur les ingrédients à base de plantes, leurs composés actifs et leurs relations avec des maladies spécifiques. Grâce à des techniques d'apprentissage automatique, les chercheurs ont pu entraîner leur modèle pour prédire comment certaines médecines à base de plantes pourraient fonctionner pour des maladies métaboliques.
Validation du modèle
Pour s'assurer que le modèle était fiable, les chercheurs ont utilisé des techniques comme la validation croisée K-fold, qui teste la capacité du modèle à se généraliser à différents types de données. Ça a impliqué de diviser les données en parties, d’entraîner le modèle sur certaines parties et de le tester sur d'autres. Ils ont aussi utilisé le bootstrap, qui crée plusieurs échantillons aléatoires à partir des données pour évaluer comment le modèle fonctionne sur différentes itérations.
À travers ces tests, les chercheurs ont pu confirmer que leur modèle classait efficacement quels médicaments étaient appropriés pour traiter les maladies métaboliques. Ils ont appliqué cette même méthode aux prescriptions à base de plantes pour voir si le modèle pouvait recommander avec précision des remèdes à base de plantes.
Résultats de classification
Le modèle a réussi à identifier plusieurs prescriptions à base de plantes qui pourraient potentiellement traiter le cholestérol élevé, le diabète de type 2 et l'hypertension. Par exemple, un remède à base de plantes était associé à l'amélioration des niveaux de cholestérol, tandis qu'un autre montrait des promesses pour gérer le sucre dans le sang chez les patients diabétiques. De plus, une autre prescription à base de plantes semblait avoir des avantages potentiels pour ceux qui souffrent d'hypertension, suggérant qu'elle pourrait aider à réduire les niveaux d'obésité, ce qui peut mener à l'hypertension.
Conclusion
Les résultats de cette recherche offrent des aperçus précieux sur comment les médecines à base de plantes pourraient devenir des options de traitement viables pour les maladies métaboliques chroniques. En s'appuyant sur l'informatique avancée et les techniques d'analyse de données, les chercheurs peuvent proposer des prescriptions à base de plantes efficaces basées sur des données existantes sur les médicaments et leurs effets.
Bien que cette recherche montre du potentiel, d'autres études sont essentielles pour valider l'efficacité de ces remèdes à base de plantes dans des situations réelles. De plus, il est nécessaire de rassembler plus de données sur les effets et les composés de ces médicaments à base de plantes pour exploiter pleinement leur potentiel en pratique clinique.
Ce travail représente une étape importante vers l'intégration de la médecine traditionnelle à base de plantes avec des approches scientifiques modernes, élargissant potentiellement les options de traitement pour ceux qui luttent contre des maladies chroniques. L'idée est de fournir aux patients des moyens plus sûrs et efficaces de gérer leurs problèmes de santé, comblant le fossé entre deux philosophies médicales différentes.
Titre: Graph convolutional network learning model based on new integrated data of the protein-protein interaction network and network pharmacology for the prediction of herbal medicines effective for the treatment of metabolic diseases
Résumé: Chronic metabolic diseases constitute a group of conditions requiring long-term management and hold significant importance for national public health and medical care. Currently, in Korean medicine, there are no insurance-covered herbal prescriptions designated primarily for the treatment of metabolic diseases. Therefore, the objective of this study was to identify herbal prescriptions from the existing pool of insurance-covered options that could be effective in treating metabolic diseases. This research study employed a graph convolutional network learning model to analyze PPI network constructed from network pharmacology, aiming to identify suitable herbal prescriptions for various metabolic diseases, thus diverging from literature-based approaches based on classical indications. Additionally, the derived herbal medicine candidates were subjected to transfer learning on a model that binarily classified the marketed drugs into those currently used for metabolic diseases and those that are not for data-based verification. GCN, adept at capturing patterns within protein-protein interaction (PPI) networks, was utilized for classifying and learning the data. Moreover, gene scores related to the diseases were extracted from GeneCards and used as weights. The performance of the pre-trained model was validated through 5-fold cross-validation and bootstrapping with 100 iterations. Furthermore, to ascertain the superior performance of our proposed model, the number of layers was varied, and the performance of each was evaluated. Our proposed model structure achieved outstanding performance in classifying drugs, with an average precision of 96.68%, recall of 97.18%, and an F1 score of 96.74%. The trained model predicted that the most effective decoction would be Jowiseunggi-tang for hyperlipidemia, Saengmaegsan for hypertension, and Kalkunhaeki-tang for type 2 diabetes. This study is the first of its kind to integrate GCN with weighted PPI network data to classify herbal prescriptions by their potential for usage on certain diseases.
Auteurs: Dong-Woo Lim, T.-H. Kim, G.-R. Yu, W.-H. Park
Dernière mise à jour: 2024-04-30 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.24.591043
Source PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.24.591043.full.pdf
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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