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模式動(dòng)物在藥物性肝損傷（DILI）測試中準(zhǔn)確率不高如何破解？記者25日從東南大學(xué)獲悉，該校教授顧忠澤、張娟團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地將人類肝臟類器官與人工智能技術(shù)結(jié)合，開發(fā)出全球首個(gè)基于肝臟類器官明場圖像的AI模型“DILITracer”。該模型通過解析肝臟類器官對(duì)30種DILI藥物發(fā)生反應(yīng)的3D形態(tài)特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)肝毒性藥物的較高識(shí)別率。相關(guān)成果近日刊發(fā)于國際學(xué)術(shù)期刊《通訊生物學(xué)》。

“藥物開發(fā)時(shí)，DILI是導(dǎo)致臨床試驗(yàn)失敗和藥品退市的主要原因?！闭撐牡墓餐ㄓ嵶髡?、東南大學(xué)教授顧忠澤介紹，此前，人們通常采用模式動(dòng)物來預(yù)測藥物誘導(dǎo)性肝損傷，但預(yù)測準(zhǔn)確率僅43%—63%，而體外模型又多依賴熒光標(biāo)記或二維細(xì)胞系進(jìn)行預(yù)測，存在破壞樣本、成本高昂、生理相關(guān)性差等缺陷。所以，如何建立可解釋、高精度的DILI預(yù)測體系，成為藥物毒理學(xué)研究的重大挑戰(zhàn)。

此次研究中，科研團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了全球首個(gè)能輸出DILI三級(jí)分類的深度學(xué)習(xí)模型“DILITracer”。

“我們先采用BEiT-V2視覺編碼器，提取類器官圖像的3D特征，然后從美國食品藥品監(jiān)督管理局DILIRank數(shù)據(jù)庫中選取了30種引發(fā)DILI的藥物，并將其分為強(qiáng)肝毒性、弱肝毒性、無肝毒性3個(gè)等級(jí)，以之誘導(dǎo)人源肝類器官產(chǎn)生不同程度的損傷，并在72小時(shí)內(nèi)，每隔24小時(shí)拍攝一次類器官的多角度3D明場圖像數(shù)據(jù)?！闭撐牡牡谝蛔髡?、東南大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院博士生譚詩旖介紹，“類器官的3D明場成像，有點(diǎn)類似于給類器官做了一次CT，可以從不同層面對(duì)類器官立體掃描，這就能從多角度了解藥物對(duì)類器官的作用。”

譚詩旖介紹，隨后，團(tuán)隊(duì)將類器官特征數(shù)據(jù)結(jié)合時(shí)空編碼架構(gòu)，再將明場圖像數(shù)據(jù)集和3個(gè)毒性等級(jí)的標(biāo)簽投喂給大模型，讓大模型根據(jù)標(biāo)簽提取圖像特征，并最終進(jìn)行3個(gè)毒性等級(jí)圖像數(shù)據(jù)的分類。最終，大模型對(duì)DILI藥物的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)82.34%，其中非肝毒性藥物識(shí)別率達(dá)90.16%。

顧忠澤表示，該技術(shù)突破了動(dòng)物模型的局限，為藥物安全評(píng)估提供了無標(biāo)記、低成本的高通量解決方案。