Eine aktuelle Studie untersucht die Zusammenhänge zwischen der Biologie des Alterns und der Idiopathischen Lungenfibrose (IPF), einer komplexen Erkrankung mit bedeutenden Auswirkungen auf die Lungenfunktion.

Die Autoren der Studie heben hervor, dass die IPF nicht einfach einen beschleunigten Alterungsprozess darstellt, sondern als eigenständige Erkrankung mit altersbedingten funktionalen Störungen angesehen werden sollte. Diese Erkenntnis könnte neue Therapieansätze zur Behandlung der IPF ermöglichen. Ferner zeigt die Studie das Potenzial von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Verbesserung der Therapieforschung für altersbedingte Erkrankungen auf.

Die Rolle der KI in der Altersforschung

Die Forscher entwickelten eine „proteomische Alterungsuhr“, um biologische Gemeinsamkeiten zwischen dem Alterungsprozess und der Fibrose zu identifizieren und damit potenzielle therapeutische Ansätze zu erarbeiten. Diese Uhr basiert auf Daten von über 55.000 Teilnehmern der UK Biobank. Mit Hilfe von KI konnte die Arbeitsgruppe das biologische Alter der Probanden präzise bestimmen. Zudem wurde festgestellt, dass Patienten, die schwer an COVID-19 erkrankt waren und damit ein erhöhtes Risiko für die Entwicklung einer Lungenfibrose haben, Anzeichen einer beschleunigten Alterung zeigten. Dies legt nahe, dass der Prozess der Fibrose zu messbaren biologischen Veränderungen führt, die durch Uhren-ähnliche Modelle in der Altersforschung besser erfasst werden können.

Für die Erstellung der „Altersuhr“ wurden 55.319 Datensätze verwendet, die mit Informationen zu Alter und Geschlecht verknüpft waren. Diese Daten stammten von proteomischen Untersuchungen, die durch das Biotechnologieunternehmen Olink durchgeführt wurden und in der Einheit der normalisierten Proteinexpression (NPX) angegeben sind. Darüber hinaus entwickelte das Team ein spezifisches KI-Modell, bekannt als ipf-P3GPT, um die Genaktivität in alternden Lungen mit der von IPF-Patienten zu vergleichen. Dies ermöglichte die Analyse sowohl aktiver Gene in beiden Gruppen als auch die Identifikation von teilweise gegensätzlichem Verhalten in mehr als der Hälfte dieser Gene.

Molekulare Unterschiede und ihre Bedeutung für Therapien

Die Studie hat spezifische molekulare Signaturen identifiziert, die zwischen einer normalen Alterung und der Entwicklung einer IPF unterscheiden. Während bei beiden Prozessen Entzündungen und Gewebeumbau relevant sind, führt die IPF zu signifikanten und schädlichen Veränderungen in der Lungenstruktur sowie in den Reparaturmechanismen des Gewebes. Das detaillierte Verständnis dieser Unterschiede kann die Grundlage für die Entwicklung gezielter Medikamente bilden, die eine Fibrose bekämpfen, ohne die normalen Alterungsprozesse zu beeinträchtigen. Die Ergebnisse eröffnen somit neue Perspektiven für therapeutische Interventionen.

Durch die Kombination von KI mit umfangreichen biologischen Daten stellt die Untersuchung zudem leistungsstarke Werkzeuge für die Erforschung weiterer altersbedingter Erkrankungen wie Leber- oder Nierenfibrose bereit. Diese Modelle könnten personalisierte Behandlungsansätze unterstützen und das Wissen über die Zusammenhänge zwischen Alterung und Krankheitsentwicklung erweitern, was zu neuen therapeutischen Möglichkeiten führt.

Fazit: Innovative Ansätze in der Alters- und Lungenforschung

Die Erkenntnisse dieser Studie liefern wertvolle Informationen zur speziellen Pathogenese der IPF und regen dazu an, innovative Ansätze in der Biomedizin zu entwickeln. Die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz in der Forschung bietet hierbei die Chance, sowohl das Verständnis für altersbedingte Erkrankungen zu vertiefen als auch gezielte Therapien zu entwickeln.