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Gladstone研究所的科学家在今天的《Science》杂志发表文章，他们发现的一种治疗心脏瓣膜病的潜在药对人类细胞和动物都有效，并准备进行临床试验。
钙化性主动脉瓣疾病不仅是老年人最常见的瓣膜病，也是心脏病的第三大病因。对于那些受影响的人，随着时间的推移，钙开始在他们的心脏瓣膜和血管中积累，直到像骨头一样变硬。最终，血液从心脏的泵送室流向身体受阻，导致心力衰竭。但目前还没有药物治疗。病人所能做的就是等待钙化（或硬化）恶化到需要手术来更换瓣膜。
“这种疾病通常早就能诊断出来，随着年龄的增长，心脏瓣膜的钙化会在患者的一生中恶化，”领导这项研究的Gladstone研究所所长、Roddenberry干细胞中心主任Deepak Srivastava说。“如果我们能在生命早期使用有效的药物进行干预，我们就有可能预防疾病的发生。只要减缓病情进展，将需要介入治疗的患者年龄提前5到10年，我们就可以避免每年成千上万的瓣膜置换手术。”
同时这种药也可能适用于二尖瓣主动脉瓣的先天性异常，即主动脉瓣只有两个小叶，而不是正常的三个。虽然有些人甚至不知道他们有这种常见的心脏异常，但许多人在四十多岁时就会被诊断出来。“超声波检测可以得知这种瓣膜异常，大约三分之一的二尖瓣主动脉瓣患者会发展成需要干预的钙化，”Srivastava解释道。
Srivastava对心脏瓣膜病的研究始于2005年。当时，他在德州治疗一个患有这种早期钙化的家庭，多亏了这个家庭捐献的细胞，现在他们得到了解决办法。
接受Srivastava治疗的家族成员的疾病跨越了五代，使研究小组能够确定病因——一个名为NOTCH1的基因突变。该基因的突变导致大约4%的患者患有钙化性主动脉瓣疾病，也可能导致瓣膜增厚，从而引发新生儿疾病。而其他96%的病例的患病概率是偶尔的。
“NOTCH1突变为我们找到了一个立足点，让我们能够找出这种常见疾病的症结所在，但大多数人不会有这种突变，”Srivastava说。“然而，我们发现无论个体是否有突变，导致瓣膜钙化的过程基本相同。瓣膜细胞变得混乱，开始认为自己是骨细胞，于是开始分泌钙，导致瓣膜硬化和狭窄。”
在寻找治疗方法的过程中，科学家选择了一种新颖的、整体的方法，而不是仅仅专注于单个目标，比如NOTCH1基因。
在这项最新的研究中，科学家们寻找药物样分子，以纠正在心脏瓣膜疾病中出错并导致钙化的整体网络。
“我的第一个项目是将患者家庭的细胞转化为诱导多能干细胞（iPS），这种细胞有可能成为人体内的任何细胞，并将它们转化为排列在瓣膜上的细胞，使我们能够理解疾病发生的原因，”文章一作Christina V.Theodoris博士说，她现在在波士顿儿童医院就职。
当Theodoris第一次加入Srivastava在实验室时，她还是加州大学旧金山分校的研究生。当时，他们知道NOTCH1基因突变导致瓣膜病，但他们没有进一步研究这个问题的工具，主要是因为从病人身上获得瓣膜细胞非常困难。
“我的第二个目标是制作钙化性主动脉瓣疾病的小鼠模型。只有这样，我们才能开始使用这些模型来确定治疗方法，”Theodoris说道。
随后，研究人员需要确定疾病细胞中开启或关闭的基因网络。再使用人工智能的方法，训练一个机器学习程序，根据这个基因网络来检测细胞是健康的还是生病的。随后，他们用近1600个分子对患病的人类细胞进行治疗，看看是否有药物改变了细胞内的网络，使机器学习程序能够将细胞重新分类为健康细胞。
通过一系列努力，研究人员发现了一些可以使病变细胞恢复正常状态的分子。
Srivastava说：“我们的第一次筛选是用具有NOTCH1突变的细胞进行的，但我们不知道这些药物是否对其他96%的患者有效。”
幸运的是，来自俄罗斯科学院的Anna Malashicheva博士在外科手术置换时收集了20多名患者的瓣膜细胞，Srivastava与她的团队开展了富有成效的合作，进行了一项“培养皿中的临床试验”。
“我们在这20名没有已知遗传原因的主动脉瓣钙化患者的细胞上测试了有希望的分子，”Srivastava补充道。“值得注意的是，在最初的研究中似乎最有效的分子也能在这些患者的细胞中恢复网络。”
之后Srivastava和他的团队就Theodoris创建的小鼠模型上进行了“临床前试验”。他们想确定这种类似药物的分子是否真的能在一个完整的活体器官中起作用。
科学家们证实，这种治疗方案可以成功地预防和治疗主动脉瓣疾病。在还没有发展成这种疾病的年轻鼠中，这种疗法阻止了瓣膜的钙化。在已经患病的鼠身上，这种疗法实际上阻止了疾病的发展，在某些情况下，还导致了疾病的逆转。这一发现尤其重要，因为大多数病人直到钙化已经开始才被诊断出来。
“我们的策略，以确定基因网络校正疗法，治疗核心疾病的机制，可能代表了一个引人注目的途径，药物发现在一系列其他人类疾病，”Theodoris说。“实验室中发现的许多疗法不能很好地转化为人类，或者只关注特定的症状。我们希望我们的方法能够提供一个新的方向，可以增加候选疗法对患者有效的可能性。”
研究人员的策略很大程度上依赖于技术进步，包括人类iPS细胞、基因编辑、靶向RNA测序、网络分析和机器学习。
Srivastava说：“我们的研究是一个很好的例子，说明现代技术如何促进今天可能出现但不久前还没有的发现。利用人类iPS细胞和基因编辑，我们可以创造出大量与疾病过程相关的细胞，而强大的机器学习算法帮助我们以无偏见的方式识别出区分健康细胞和患病细胞的重要基因。”
原文检索：Network-based screen in iPSC-derived cells reveals therapeutic candidate for heart valve disease
（生物通：伍松）
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