NetraMark Holdings Inc. gab die Präsentation neuer Daten bekannt, die zeigen, dass die firmeneigene klinische Studienlösung NetraAI in der Lage ist, das komplizierte Geflecht der Faktoren, die zu Parkinson beitragen, zu entwirren und Erkenntnisse zu liefern, die auch für andere neurodegenerative Erkrankungen, einschließlich Alzheimer, gelten. Die Anwendung von NetraAI auf einen Datensatz von 588 Personen, der von der Michael J. Fox Foundation zur Verfügung gestellt wurde, identifizierte mehrere Marker, die mit der Pathogenese von Parkinson in Verbindung stehen, darunter mehrere, die eng mit dem Immunsystem und Immunreaktionen verbunden sind. Die Daten wurden in einem Poster auf der AD/PD?

2024 vorgestellt, die vom 5. bis 9. März in Lissabon, Portugal, stattfand. Das Poster mit dem Titel "Using NetraAI to Discover Parkinson's Disease Subtypes: Generative AI Reveals Transcriptomic Personas Linking Mitochondrial, Microbiome, and Immune Signaling" (Generative KI enthüllt transkriptomische Personas, die mitochondriale, mikrobiomale und immunologische Signalwege verbinden) berichtet über die Ergebnisse einer Analyse, bei der NetraAI verwendet wurde, um genetische Treiber innerhalb spezifischer PD-Patientensubpopulationen zu identifizieren und zentrale Krankheitspfade aufzudecken. Ein transkriptomischer Datensatz von 397 Morbus-Parkinson-Patienten und 191 Kontrollpersonen wurde mit Hilfe der AttractorAI-Algorithmen von NetraMark analysiert, um Variablen (so genannte Hypothesen) zu identifizieren, die bestimmte Subpopulationen innerhalb des Datensatzes erklären.

Die transkriptomischen Daten umfassen RNA-Transkripte und zeigen, welche Gene in den einzelnen Subpopulationen exprimiert werden. Jede Netra-Perspektive innerhalb dieser Analyse unterteilt die Patientenpopulation anhand einer Reihe von Variablen in erklärbare und nicht erklärbare Untergruppen von Patienten und wurde entwickelt, um verschiedene Aspekte komplexer Krankheiten wie Parkinson zu erfassen. Die Kombination verschiedener NetraPerspektiven bietet einen ganzheitlichen Blick auf die Patientenpopulation und die Integration der verschiedenen Hypothesen offenbart signifikante Variablen und Pfade, die mit Morbus Parkinson in Verbindung stehen.

Zu den wichtigsten Ergebnissen dieser Analyse gehören: Eine Netra-Perspektive identifizierte anhand definierter Kriterien und der statistischen Signifikanz der Variablen zwei unerklärbare und drei erklärbare Subpopulationen. Innerhalb der erklärbaren Subpopulationen identifizierte NetraAI eine erhöhte Anzahl von RNA-Transkripten für GPATCH2L (das am Stoffwechsel von Makromolekülen beteiligt ist), Rbbp (das die Transkription reguliert) und EphA1 (das Entzündungsreaktionen und neuropathologische Veränderungen in einem Modell von PD verbessert). Die Auswertung dieser Gene in einem Protein-Protein-Interaktionsnetzwerk ergab außerdem Verbindungen zu zwei Proteinen, die eng mit immunvermittelten Funktionen verbunden sind: CLECB1 (das die Zytotoxizität und Zytokinsekretion reguliert) und IRAK3 (ein negativer regulatorischer Marker für Entzündungen).

In einer anderen Netra-Perspektive wurde das Gen BPI (das bei der Parkinson-Krankheit hochreguliert ist), das am Schutz gegen gramnegative Bakterien beteiligt ist, stark in Mitleidenschaft gezogen. Diese Variablen stehen in erster Linie im Zusammenhang mit Immunsignalen, insbesondere mit der Reaktion des angeborenen Immunsystems auf mikrobielle Krankheitserreger, die möglicherweise mit dem Mikrobiom interagiert. Andere Netra-Perspektiven identifizierten eher eine mitochondriale und mikrobiome Rolle.

Diese Ergebnisse führen zu der Hypothese, dass BPI bei einigen Parkinson-Patienten als schützende Immunreaktion auf Anomalien des Darmmikrobioms, die die Gesundheit des Gehirns beeinträchtigen, überexprimiert wird.