開(kāi)發(fā)出一種有效的 Rett 綜合征療法一直極具挑戰性，這在很大程度上是因為這種罕見(jiàn)的遺傳疾?。?10000 名女孩中就有 1 名患?。┧橛械恼J知和身體損傷十分復雜，患者因 X 染色體上的 MeCP2 基因突變，導致出現重復的手部動(dòng)作、語(yǔ)言障礙和癲癇發(fā)作，同時(shí)還伴有非神經(jīng)系統器官（包括消化系統、肌肉骨骼系統和免疫系統）的問(wèn)題。
而現在，哈佛大學(xué) Wyss 研究所的研究團隊通過(guò)利用人工智能（AI）驅動(dòng)的藥物發(fā)現流程取得了重大突破，他們發(fā)現，一種名為伏立諾他（Vorinostat，一種已獲美國 FDA 批準用于治療皮膚 T 細胞淋巴瘤的組蛋白去乙?；敢种苿┑乃幬?，對 Rett 綜合征具有良好的治療前景，在臨床前模型中，該藥物在多種神經(jīng)元和非神經(jīng)元組織中均表現出疾病修復能力。
該研究以：AI-enabled drug prediction and gene network analysis reveal therapeutic use of vorinostat for Rett Syndrome in preclinical models 為題，于 2025 年 7 月 1 日，發(fā)表在了 Communications Medicine 期刊。
Rett 綜合征的困境
Rett 綜合征是一種由 X 染色體上 MeCP2 基因突變引發(fā)的罕見(jiàn)遺傳?。ㄅl(fā)病率約1/10000）?；颊叱霈F重復性手勢、語(yǔ)言障礙、癲癇等神經(jīng)系統癥狀外，還會(huì )伴隨消化、肌肉及免疫系統的多器官損傷。
該疾病雖然是由單個(gè)基因突變引起，但該基因突變會(huì )引發(fā)多個(gè)基因的表達變化，進(jìn)而損傷中樞神經(jīng)系統以及其他多個(gè)器官的功能，這使得基于單一藥物靶點(diǎn)開(kāi)發(fā)廣泛有效的治療方法異常困難。此外，由于缺乏足夠廣泛且具有生物學(xué)相關(guān)性的藥物篩選，以及在識別涉及多個(gè)器官的多種表型的臨床相關(guān)靶點(diǎn)方面存在固有的復雜性，這一問(wèn)題變得更加復雜。
AI 驅動(dòng)的新藥發(fā)現
研究團隊通過(guò)自主研發(fā)的 nemoCAD 人工智能系統，顛覆了傳統"單一靶點(diǎn)"藥物開(kāi)發(fā)模式：
1、構建動(dòng)物模型：利用非洲爪蟾蝌的蚪模擬人類(lèi) MeCP2 基因突變，這些蝌蚪能夠重現 Rett 綜合征的多器官癥狀，包括發(fā)育和行為遲緩、癲癇發(fā)作以及腸道、肌肉和大腦異常；
2、全基因組分析：對比健康與患病蝌蚪的全基因表達網(wǎng)絡(luò )變化；
3、藥物反向篩選：基于美國國立衛生研究院（NIH）LINCS 數據庫中 19800 種藥物誘導的基因表達特征，鎖定能逆轉病理變化的候選藥物。
結果顯示，用于治療皮膚 T 細胞淋巴瘤的組蛋白去乙?；敢种苿℉DAC抑制劑）--伏立諾他（Vorinostat）的治療效果最好。在患病蝌蚪中，該藥物顯著(zhù)逆轉了神經(jīng)、腸道、肌肉等多系統異常。
快速進(jìn)入臨床驗證
基于伏立諾他已獲得 FDA 批準上市，Wyss 研究所孵化的生物技術(shù)公司 Unravel Biosciences 將啟動(dòng)快速轉化：
論文通訊作者 Donald Ingber 博士表示，如果沒(méi)有我們獨特的基于 AI 的藥物發(fā)現計算方法，以及與廣泛模擬 Rett 綜合征特征的創(chuàng )新疾病模型相結合，就不可能識別并進(jìn)一步開(kāi)發(fā)伏立諾他作為 Rett 綜合征潛在的首個(gè)治愈性療法。這種新的不依賴(lài)于靶點(diǎn)的藥物發(fā)現方法被證明極其快速且有效，再加上我們獨特的技術(shù)轉化能力，為我們攻克其他存在巨大需求且同樣極具挑戰性的疾病樹(shù)立了典范。
論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s43856-025-00975-8
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