解读和调试生物程序以实现更健康的未来

解码和调试生物程序以实现更健康的未来。新加入Sanford Burnham Prebys的科学家Alessandro Vasciaveo博士旨在利用其计算专长，加深对疾病的理解，并通过整合实验生物学与先进的机器学习技术，开发创新解决方案，以改善健康状况。

Alessandro Vasciaveo博士于2024年秋季加入Sanford Burnham Prebys，担任计算生物学和人工智能助理教授。Vasciaveo回忆起通过父亲的Apple II首次接触计算机和编程的经历，他说：“我相信每个人都应该做自己热爱的事情，而我对计算机的热爱始于成长过程中学习编写计算机程序来解决复杂任务。”作为年轻人，他曾在计算机工程和直接服务社会的医学路径之间犹豫不决。最终，Vasciaveo选择了他对计算的热情。他的学生和科研培训之旅带他走遍了意大利、德国和美国，但致力于改善健康的承诺始终不变。

现在，Vasciaveo利用他在科学家和工程师方面的训练和经验，通过研究推进对人类生物学的知识。他学会了如何将计算机科学和计算生物学的专业知识应用于发现新的治疗方法和治愈疾病。“就像打开和拆解一台计算机，看看所有组件是如何连接和互动的一样，我想逆向工程我们的细胞——这些生物机器，”Vasciaveo说，“我们需要弄清楚健康细胞通常遵循的程序，并识别出可能导致疾病的错误——就像计算机程序中的一个故障一样。找到正确的治疗方法有点像计算机科学家修复软件中的错误，使其恢复正常运行。”

在加入该研究所之前，Vasciaveo在纽约市哥伦比亚大学担任助理研究员，使用类似的方法研究从癌症到神经退行性疾病的各种条件。他将在Sanford Burnham Prebys主要专注于癌症研究，利用他在该领域的多个项目中的经验，包括一项展示了计算机算法可能能够为受癌症影响的个体患者识别治疗方法的研究。

在这项研究中，科学家们开发了一种名为OncoLoop的策略，该策略结合实验数据和计算机算法来预测哪些药物在临床上最有效。他们首先确定了个别患者的肿瘤中最负责导致癌变行为的细胞程序，并将其与前列腺癌的小鼠模型匹配，以进行初步测试，然后提出有效的药物用于临床使用。“在许多癌症类型中发现了数千个基因突变，我们专注于一小部分被证明对个别患者的癌变程序最具责任的主调节蛋白，”Vasciaveo解释道。一旦匹配成功，团队使用计算分析预测哪种药物最能对抗识别出的主调节蛋白，然后在患者的小鼠模型上测试该药物。“我们发现，在四分之三的预测药物中，小鼠的肿瘤生长受到了高度显著的抑制，”Vasciaveo说，“我们认为OncoLoop策略有可能提高我们快速找到并测试最佳药物的能力，并且可以广泛应用于前列腺癌之外的领域。”OncoLoop项目的发现于2023年发表在《Cancer Discovery》上。

Vasciaveo还参与了一项研究，发现了治疗一种致命儿童癌症的潜在方法。“患有MYCN基因扩增的神经母细胞瘤的患者面临的标准治疗非常艰苦，可能会对生长和发展产生长期影响，”Vasciaveo说。这种侵袭性亚型的神经母细胞瘤缺乏有效的靶向疗法，主要是因为MYCN基因的产物被认为是一种‘不可成药’的蛋白质，其表面缺乏能够与小分子结合的结构——大多数药物的化学构建块。Vasciaveo和他的合作者比较了许多化学化合物干扰一组10个核心蛋白质的能力，这些蛋白质被认为是驱动MYCN扩增肿瘤的关键。科学家们发现，最具有破坏性的化合物之一是异波尔菲林，这是一种在植物界常见的化学物质。这项工作于2024年4月发表在《Cell Chemical Biology》上。

“为了继续探索我们的发现以寻找潜在的治疗方法，我希望我的团队在这里继续发现关于生物学基本机制的新知识，”Vasciaveo说。“在哥伦比亚大学，我们专注于小肠细胞间通信的一个项目，感觉像侦探追踪线索，因为我们不断发现意外的结果。”该团队发现，长期以来被认为微生物群落干细胞主要来源的细胞实际上被误认了15年以上。相反，科学家们发现真正的微生物群落干细胞——每周几乎再生两次微生物群落内衬——位于另一个位置，制造不同的蛋白质，并对一组独特的信号作出反应。这些发现于2024年6月发表在《Cell》上，并附有耶鲁科学家撰写的总结。

“这一发现对我来说特别有意义，因为它源于计算科学家和实验科学家之间的真正团队努力，以及带来这一成果的合作科学旅程，”Vasciaveo补充道。了解干细胞的真实身份并表征其生物程序对再生医学和癌症具有巨大的意义。它可能帮助科学家，包括Sanford Burnham Prebys发育、衰老和再生计划中的干细胞生物学家和再生医学研究人员，找到方法激活不太活跃的干细胞，这有助于组织在受伤后恢复，并促进更健康的衰老。

Vasciaveo的愿景在于利用单细胞生物学的大数据集和高级机器学习，揭示细胞在健康和疾病状态下的交流和功能的关键见解，并识别疾病程序的关键参与者，作为精确治疗的目标。这种方法将允许针对每位患者的独特生物学提供更精确的治疗，推动传统医学的边界。这些努力有可能显著加速识别新疗法的过程，特别是对于挑战性疾病。除了癌症，Vasciaveo还设想在再生医学中的应用，例如解锁激活干细胞的方法，以改善组织修复和更健康的衰老。

Vasciaveo表示，Sanford Burnham Prebys为这项雄心勃勃的工作提供了完美的环境，强调其对AI驱动研究和跨学科合作的强烈关注，以及围绕药物发现与Conrad Prebys化学基因组学中心建立新的合作关系。“这是一个计算科学家和实验科学家可以无缝合作的地方，这对于在药物发现和再生医学方面取得突破至关重要，”他说。“我将我的实验室视为创新的枢纽，我们正在努力加深对生物学的理解，并为希望成为这一激动人心旅程的一部分的科学家创造机会，将计算与生物学相结合，解决现实世界的问题。”

(全文结束)