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日期: 2026-03-11 | 來源: BBC | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
帕金森氏症研究進展
帕金森症於1817年首次被確認，但兩個多世紀後，仍沒有任何能減緩病程惡化的療法。
全球帕金森症患者超過1,000萬人，而在人口老化的國家中，病例正持續上升。
在英國，大約每37人中就有1人壹生中會被診斷患病；在美國，目前約有多達100萬名患者。
在長期試圖治療帕金森症的過程中，失敗案例比比皆是。部分原因在於，我們至今仍不清楚這項疾病的成因。
英國劍橋大學錯誤摺疊疾病研究中心共同主任、 生物物理學教授米歇爾·文德魯斯科洛（Michele Vendruscolo）說：“關於此疾病的起源，有無休止的爭論。如果你出席壹場帕金森症研討會，你會聽到數拾種正在被積極研究的不同假設。”
文德魯斯科洛希望，有壹天人工智能能在帕金森症發生前阻止它。
而要為壹個無法確定成因的疾病開發預防性藥物，幾乎難上加難。
文德魯斯科洛表示，雖然已有大量臨床試驗針對不同假設展開研究，但至今仍未成功。“人們對應該瞄准什麼目標感到非常困惑，”他說。“即使你知道目標，想要真正追捕它通常也極為困難。”
但在2024年，文德魯斯科洛及其同事發表壹項研究，利用機器學習——人工智能的壹種形式——尋找能夠針對帕金森症患者腦內錯誤摺疊蛋白質聚集的潛在藥物。
這些蛋白質聚集，被稱為“路易氏體”（Lewy bodies），被認為在帕金森症早期的神經退化過程中扮演角色，最終導致手震、動作遲緩及肌肉僵硬等症狀。
目前最有效的帕金森症治療是左多巴（Levodopa），它能改善症狀，但也可能引起不自主動作等副作用。
文德魯斯科洛專注於阻止疾病本身的進展。
他和團隊先以壹組已被認定可能對路易氏體有效的化合物作為起點，並將它們輸入機器學習程式。程式根據這些化合物的化學結構推算，生成可能也具療效的新化合物。
大衛·法伊根鮑姆（David Fajgenbaum）在發現自己的罕見疾病可用其他現有藥物治療後，開始嘗試在已批准藥物中尋找治療方法。
要治療像帕金森症這類神經退化疾病，藥物必須足夠小，才能穿過血腦屏障。
但文德魯斯科洛指出，即使科學家只把搜尋范圍限制在小分子藥物上，“可選擇的范圍仍然巨大”。
他說：“可能的小分子數量遠遠多於宇宙中的原子數量。”
人工智能的威力在於，它能非常快速地縮小搜尋范圍。
文德魯斯科洛說：“我們能分析這些資料，並對候選分子如何與目標結合作出極為精准的預測——這在幾年前仍是難以想像的規模。”
以傳統方法計算，科學家在六個月內大約只能篩選壹百萬種分子，成本高達數百萬英鎊。“現在，你可以在幾天內完成同樣工作，甚至能以數千英鎊的成本篩選數拾億種分子。”
接著，他們在實驗室測試了這些由AI提出的化合物。
“我們測量哪些候選分子實際上會與（路易氏體）結合，並將結果回饋給機器學習系統，使其能從錯誤中學習。”他說。
最終，他們比傳統方法更快速、更有效地找出伍種具潛力的新化合物。
文德魯斯科洛補充說，AI找出的化合物在結構上也比傳統藥物研發方法能找到的更具新穎性。目前這些化合物正接受進壹步測試，以評估未來是否能用於帕金森症患者的治療。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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