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在医学界，阿尔茨海默病（AD）的治疗药物研发通常关注神经元，重点探讨突触功能障碍、神经元丢失和神经退行性变的分子机制。然而，近年来的研究已逐渐揭示出神经胶质细胞在这一复杂疾病中的重要作用。神经炎症、代谢紊乱和脱髓鞘等过程被发现由小胶质细胞、星形胶质细胞和少突胶质细胞的功能障碍引发。这一发现表明，神经元的脆弱性与神经胶质细胞的功能不良都是AD的关键组成部分。因此，单纯针对单一疾病特征或病理的治疗可能不足以显著改善病症。
如今，随着基因匹配、网络建模和机器学习等技术的发展，大规模数据库为药物筛选提供了新的可能。近日，《细胞》杂志上的一篇文章介绍了加州大学旧金山分校的研究人员的最新成果。他们利用单细胞转录组学、药物干扰数据库和临床记录整合分析，找到了来曲唑和伊立替康这两种具有潜力的AD疗法。研究表明，这两种药物能够在AD的神经元和神经胶质细胞中改变疾病相关基因的表达。
研究在同时具有β淀粉样蛋白（Aβ）和tau蛋白病理的小鼠模型中进行。结果表明，与单药治疗及对照组相比，联合使用这两种药物能够更显著地改善小鼠的记忆能力及减少AD病理特征。单核转录组学分析也显示，这种疗法通过细胞类型特异性机制逆转了疾病相关基因网络。研究团队整合了多个独立研究的数据，创建了一个全面的单核RNA测序数据集，系统性分析了AD的病理特征，尤其是在六种相关细胞类型中的表现，包括兴奋性与抑制性神经元、小胶质细胞、星形胶质细胞、少突胶质细胞及其前体细胞。
在这些细胞类型中，研究人员发现了AD相关的独特基因表达特征，并利用这些特征筛选逆转其异常表达的药物。通过利用CMap药物扰动数据库，他们鉴别出了能够有效逆转这些基因表达特征的25种药物。进一步，通过加州大学的电子病历系统验证，研究发现来曲唑和伊立替康脱颖而出。数据显示，来曲唑与AD风险下降约53.4%有关，而伊立替康的关联风险下降高达80.5%。
为了验证这一发现，研究人员使用表达APP/PS1和tau的小鼠模型，确认联合治疗在减少AD病理方面具有显著效果。此外，雄性小鼠的空间学习能力也得到改善，同时神经元退变特征减轻，海马区体积增加，说明联合治疗可能通过特定的机制改善神经元功能。
这项研究不仅为阿尔茨海默病提供了新的医疗方案，还展示了结合人工智能与大规模患者数据的潜能，推动个性化治疗方案的开发。这一突破性的方法为未来的药物发现和疾病治疗提供了新的视角。
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