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AI妙用，告別頭禿不是夢！我國科學家成功研發頭發再生新療法

健康知識養生常識

在競爭尤其激烈的學術圈內
爆肝搞科研的同時
你的頭發還好嗎？
“聰明絕頂”
是否已經成為了你的標簽？
除了熬夜、壓力引起的脫發 ， 還有遺傳因素和雄激素分泌過高導致的脫發 。 其中最為常見的是雄激素性脫發(AGA) ， 這一疾病影響高達80%的男性和50%的女性 ， 因此 ， 一種有效治療脫發的方法就成了無數帥哥靚女的追求的目標 ， 育發劑、防脫劑、各種“秘方”層出不窮 ， 但效果卻莫衷一是 ， 倘若有一種簡單易行的方法能夠有效的達到生發的目的 ， 這將是脫發者這一不可忽視的群體巨大的福音 ， 而這道曙光或許已然顯現出來 。
近日 ， 青島科技大學環境與安全工程學院王麗娜副教授團隊、材料科學與工程學院朱之靈副教授團隊及其合作者在《NanoLetters》上發表了題為：MachineLearningGuidedDiscoveryofSuperoxideDismutaseNanozymesforAndrogeneticAlopecia的文章 。 此項研究利用機器學習（ML）這一工具發現了一種基于超氧化物歧化酶（SOD）的高效的硫代磷酸錳（MnPS3）模擬物 ， 基于此構建的一種MnPS3微針貼片（MnMNP）在動物實驗上已經對雄激素性脫發(AGA)這一疾病顯示出十分良好的療效 。
雄性激素性脫發(AGA)的發病機制
雄性激素性脫發（AGA）是最常見的脫發類型 。 AGA的特點是進行性的毛囊小型化 ， 這是由雄性激素作用于遺傳易感毛囊（HFs）的上皮細胞而引起 ， 這一類細胞能夠對雄性激素特異性的響應 ， 雄激素性脫發的發病機制非常復雜 ， 涉及遺傳、激素和環境等諸多因素 。
比如 ， 最近的組織學研究發現HFs上三分之一的毛囊周圍有炎癥 ， 表明炎癥是AGA的一個致病因素 ， 同時 ， 患者真皮乳頭細胞的氧化應激在AGA中也起著重要作用 ， 它推翻了先天的抗氧化防御機制 ， 激起HFs的細胞凋亡 ， 此外 ， 過量的活性氧（ROS）引發真皮毛乳頭細胞的過早衰老 ， 并通過雄性激素信號和激活信號抑制HFs的毛發期向生長期轉換 。 因此 ， 對毛囊周圍氧化應激的調節就成為了一個潛在的治療策略 ， 以促進頭發再生 。
雖然體內活性氧（ROS）的產生不可避免 ， 但是生命也擁有對抗氧化的平衡系統 ， 其中抗氧化酶扮演著重要的角色 ， 抗氧化酶具有將體內形成的過氧化物轉換為毒害較低或無害的物質的功效 ， 超氧化物歧化酶（SOD）便是其中的一種抗氧化酶 。 SOD是一種特殊的金屬酶家族 ， 它能催化分解超氧陰離子自由基（-O2-） ， 生成危害較小的物質：過氧化氫（H2O2）和氧氣（O2） ， 從而保護細胞免受氧化損傷 。
由于大量快速獲得天然的SOD是十分困難的 ， 這就極大的限制了這種酶的應用 ， 然而 ， 最近的研究表明 ， 一些無機納米材料具有模仿天然SOD（稱為"納米酶"）的清除-O2-活性的能力 。 與SOD相比 ， 納米酶通常容易制備 ， 成本低 ， 并且具有高穩定性和良好的可回收性 。 因此 ， 具有類似SOD活性的納米酶就顯示出了作為治療AGA的替代治療劑的潛力 。 但不幸的是 ， 大多數納米酶在清除-O2-方面的活性比天然SOD弱得多 ， 這就限制了它們的廣泛使用 。 在缺乏一般預測理論的情況下 ， 合理設計具有足夠高的活性和其他理想特性的納米酶是特別具有挑戰性的 。
因此 ， 研究人員就想到了機器學習這一利器！
機器學習(ML)應用于納米酶的開發
機器學習（ML）是人工智能的一種類型 ， 由于其在各個領域有效處理海量數據方面的優異表現而獲得了廣泛關注 。 更重要的是 ， ML已經顯示出強大的能力 ， 通過有效地從大量的數據中學習 ， 加速新材料的發現 ， 但到目前為止 ， 關于ML輔助探索納米酶的研究很少 。 因此 ， 研究人員就想到了通過引入ML工具來發現SOD模擬物的這一途徑 。