深圳子科生物報道：Technion系統(tǒng)免疫學和精確醫(yī)學實驗室等處的研究人員今天宣布推出一項開創(chuàng)性的新模型，可以將數(shù)據(jù)從小鼠模型轉(zhuǎn)換為人類疾病。

這一研究成果公布在Nature Methods雜志上，小鼠對人體模型（Found In Translation，F(xiàn)IT）能夠更準確和有效地推斷基于小鼠的研究結(jié)果，這是每個藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)計劃中至關(guān)重要的部分 。

我們對疾病的了解大部分源于使用小鼠模型進行的研究，此外，每一種新藥首先必須通過小鼠實驗，表現(xiàn)出一定程度的安全性和有效性。但小鼠畢竟不是人類，跨物種差異一直是將基于實驗室的研究轉(zhuǎn)化為對患者和臨床醫(yī)生有意義的成果的主要障礙。

到目前為止，動物模型尚未能系統(tǒng)揭示物種差異。為了克服這個巨大的問題，世界首個用于人體免疫系統(tǒng)細胞水平模擬的機器學習平臺開發(fā)商CytoReason，和Technion醫(yī)學院系統(tǒng)免疫學和精確醫(yī)學實驗室的科學家們開發(fā)了小鼠到人體模型。

研究人員在28種不同人類疾病的小鼠模型上進行測試，證明了這種模型的表現(xiàn)優(yōu)于小鼠結(jié)果直接跨物種外推方法，在可預先鑒定的疾病條件下將差異表達基因的重疊增加20-50％。從而揭示了新的與疾病相關(guān)的基因，發(fā)現(xiàn)可能錯過的信號，減少假信號，沒有實驗成本。

“這是一個巨大的進步。小鼠模型是在任何特定情況下試圖了解人類可能發(fā)生的必要，但有缺陷的方法，”Shai Shen-Orr教授說，“我們已經(jīng)證明，我們可以顯著提高從這些模型中學到的東西的準確性。這改變了整個動態(tài)，在為特定藥物開發(fā)增加了正確決策的信心?！?

研究人員表示，小鼠對人體模型FIT清楚地證明了其揭示新型疾病相關(guān)基因的能力。它能預測了白細胞介素增強子結(jié)合因子3（ILF3）在炎癥性腸?。↖BD）患者結(jié)腸中與健康人相比的作用。

文章一作Rachelly Normand說，“在過去的研究中，我們沒有看到任何與IBD有關(guān)的ILF3。然而，這項研究證明IBD患者結(jié)腸中ILF3與實驗室檢測中的健康患者相比顯著增加，證實這是一個真實的，新穎的發(fā)現(xiàn)。”

這個技術(shù)的核心是人類和小鼠模型數(shù)據(jù)集與具有可比條件的人類疾病數(shù)據(jù)集的配對，產(chǎn)生跨物種配對。對于每個物種中的每個跨物種配對，計算疾病和對照樣品之間的差異，然后將其用于研究不同的人和小鼠基因在相似條件下如何表達，再應用到小鼠與人模型中。

要想將小鼠模型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為人體模型數(shù)據(jù)，需要遵循三個步驟：
1.計算每個數(shù)據(jù)集每個基因人類效應的大?。?br /> 2.通過對數(shù)據(jù)進行建模和重新采樣，學習基因級別的人與人之間關(guān)系的統(tǒng)計模型；
3.通過計算重新采樣產(chǎn)生的估計效應大小的平均值來預測人類效應大小

“這是一個真正的突破。許多似乎對小鼠有效的藥物在臨床開發(fā)中都會失敗。這項技術(shù)將有助于彌補臨床前結(jié)果與臨床結(jié)果之間的差距” David Harel說。

原文標題：

Found In Translation: a machine learning model for mouse-to-human inference

https://www.nature.com/articles/s41592-018-0214-9