开发出一种有效的 Rett 综合征疗法一直极具挑战性，这在很大程度上是因为这种罕见的遗传疾病（每 10000 名女孩中就有 1 名患病）所伴有的认知和身体损伤十分复杂，患者因 X 染色体上的 MeCP2 基因突变，导致出现重复的手部动作、语言障碍和癫痫发作，同时还伴有非神经系统器官（包括消化系统、肌肉骨骼系统和免疫系统）的问题。
而现在，哈佛大学 Wyss 研究所的研究团队通过利用人工智能（AI）驱动的药物发现流程取得了重大突破，他们发现，一种名为伏立诺他（Vorinostat，一种已获美国 FDA 批准用于治疗皮肤 T 细胞淋巴瘤的组蛋白去乙酰化酶抑制剂）的药物，对 Rett 综合征具有良好的治疗前景，在临床前模型中，该药物在多种神经元和非神经元组织中均表现出疾病修复能力。
该研究以：AI-enabled drug prediction and gene network analysis reveal therapeutic use of vorinostat for Rett Syndrome in preclinical models 为题，于 2025 年 7 月 1 日，发表在了 Communications Medicine 期刊。
Rett 综合征的困境
Rett 综合征是一种由 X 染色体上 MeCP2 基因突变引发的罕见遗传病（女童发病率约1/10000）。患者除出现重复性手势、语言障碍、癫痫等神经系统症状外，还会伴随消化、肌肉及免疫系统的多器官损伤。
该疾病虽然是由单个基因突变引起，但该基因突变会引发多个基因的表达变化，进而损伤中枢神经系统以及其他多个器官的功能，这使得基于单一药物靶点开发广泛有效的治疗方法异常困难。此外，由于缺乏足够广泛且具有生物学相关性的药物筛选，以及在识别涉及多个器官的多种表型的临床相关靶点方面存在固有的复杂性，这一问题变得更加复杂。
AI 驱动的新药发现
研究团队通过自主研发的 nemoCAD 人工智能系统，颠覆了传统"单一靶点"药物开发模式：
1、构建动物模型：利用非洲爪蟾蝌的蚪模拟人类 MeCP2 基因突变，这些蝌蚪能够重现 Rett 综合征的多器官症状，包括发育和行为迟缓、癫痫发作以及肠道、肌肉和大脑异常；
2、全基因组分析：对比健康与患病蝌蚪的全基因表达网络变化；
3、药物反向筛选：基于美国国立卫生研究院（NIH）LINCS 数据库中 19800 种药物诱导的基因表达特征，锁定能逆转病理变化的候选药物。
结果显示，用于治疗皮肤 T 细胞淋巴瘤的组蛋白去乙酰化酶抑制剂（HDAC抑制剂）--伏立诺他（Vorinostat）的治疗效果最好。在患病蝌蚪中，该药物显著逆转了神经、肠道、肌肉等多系统异常。
快速进入临床验证
基于伏立诺他已获得 FDA 批准上市，Wyss 研究所孵化的生物技术公司 Unravel Biosciences 将启动快速转化：
论文通讯作者 Donald Ingber 博士表示，如果没有我们独特的基于 AI 的药物发现计算方法，以及与广泛模拟 Rett 综合征特征的创新疾病模型相结合，就不可能识别并进一步开发伏立诺他作为 Rett 综合征潜在的首个治愈性疗法。这种新的不依赖于靶点的药物发现方法被证明极其快速且有效，再加上我们独特的技术转化能力，为我们攻克其他存在巨大需求且同样极具挑战性的疾病树立了典范。
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s43856-025-00975-8
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