一篇新的研究論文發(fā)表在Aging上(MEDLINE/PubMed 在 Web of Science 中列為“Aging (Albany NY)”和“Aging-US”)第 15 卷第 8 期，題為“Identification of dual-purpose therapeutic targets implicated在衰老和多形性膠質(zhì)母細胞瘤中使用 PandaOmics——一種支持 AI 的生物靶點發(fā)現(xiàn)平臺。”
多形性膠質(zhì)母細胞瘤 (GBM) 是最具侵襲性和最常見的原發(fā)性惡性腦腫瘤。GBM 患者的年齡被認為是該疾病的負面預后因素之一，平均診斷年齡為 62 歲。預防 GBM 和衰老的一種有前途的方法是確定與這兩種情況相關(guān)的新的潛在治療靶點作為并發(fā)驅(qū)動因素。
在這項新研究中，研究人員Andrea Olsen、Zachary Harpaz、Christopher Ren、Anastasia Shneyderman、Alexander Veviorskiy、Maria Dralkina、Simon Konnov、Olga Shcheglova、Frank W. Pun、Geoffrey Ho Duen Leung、Hoi Wing Leung、Ivan V. Ozerov、Alex來自青年長壽協(xié)會、Pine Crest 學?？茖W研究部、上海中學國際部和 Insilico Medicine 的 Aliper、Mikhail Korzinkin 和 Alex Zhavoronkov 提出了一種多角度的目標識別方法，它不僅考慮了與疾病相關(guān)的因素基因，還有那些在衰老中很重要的基因。
“為此，我們開發(fā)了三種目標識別策略，利用關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果增加了生存數(shù)據(jù)、表達水平的差異和先前公布的衰老相關(guān)基因的信息。”
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