Кембриджские ученые определили 200 одобренных лекарств, которые, как ожидается, будут работать против COVID-19, из которых только 40 в настоящее время проходят клинические испытания COVID-19.
Кембриджские ученые определили 200 одобренных лекарств, которые, как ожидается, будут работать против COVID-19, из которых только 40 в настоящее время проходят клинические испытания COVID-19.В исследовании, опубликованном 30 июня в журнале Science Advances, команда под руководством исследователей из Института терапии Милнера и Института Гурдона Кембриджского университета использовала комбинацию вычислительной биологии и машинного обучения для создания всеобъемлющей карты белков, участвующих в SARS-CoV-2 - от белков, которые помогают вирусу проникнуть в клетку-хозяина, до белков, образующихся в результате инфекции. Изучив эту сеть с использованием подходов искусственного интеллекта (ИИ), они смогли идентифицировать ключевые белки, участвующие в инфекции, а также биологические пути, на которые могут быть нацелены лекарства.На сегодняшний день большинство подходов к лечению COVID-19 с использованием малых молекул и антител представляют собой препараты, которые либо в настоящее время проходят клинические испытания, либо уже прошли клинические испытания и были одобрены. Большое внимание уделялось нескольким ключевым вирусам или мишеням-хозяевам, или путям, таким как воспаление, где лекарственное лечение могло бы использоваться в качестве вмешательства, пишет medicalxpress.com.Команда использовала компьютерное моделирование для проведения «виртуального просмотра» почти 2000 одобренных лекарств и определила 200 одобренных лекарств, которые могут быть эффективны против COVID-19. Сорок из этих препаратов уже прошли клинические испытания, которые, по мнению исследователей, подтверждают принятый ими подход.Когда исследователи протестировали подмножество этих препаратов, участвующих в репликации вируса, они обнаружили, что два, в частности, противомалярийный препарат и лекарство, используемое для лечения ревматоидного артрита, способны подавлять вирус, обеспечивая первоначальную проверку их данных на основе данных. подход.
Профессор Тони Кузаридес, директор Терапевтического института Милнера, руководивший исследованием, сказал: «Посмотрев на тысячи белков, которые играют определенную роль в заражении SARS-CoV-2 - активно или как следствие инфекций, - нам удалось создать сеть, раскрывающую взаимосвязь между этими белками.
«Затем мы использовали новейшие методы машинного обучения и компьютерного моделирования, чтобы идентифицировать 200 одобренных лекарств, которые могут помочь нам в лечении COVID-19. Из них 160 ранее не были связаны с этой инфекцией. Это может дать нам гораздо больше оружия в нашем арсенале для дать отпор вирусу ".Используя анализ искусственной нейронной сети, команда классифицировала лекарства в зависимости от всеобъемлющей роли их мишеней в инфекции SARS-CoV-2: те, которые нацелены на репликацию вируса, и те, которые нацелены на иммунный ответ. Затем они взяли подмножество тех, кто участвует в репликации вирусов, и протестировали их с использованием клеточных линий, полученных от людей и от приматов, кроме человека.Особо следует отметить два препарата, сульфасалазин (используемый для лечения таких состояний, как ревматоидный артрит и болезнь Крона) и прогуанил (и противомалярийный препарат), которые, как показала команда, снижают репликацию вируса SARS-CoV-2 в клетках, что повышает вероятность их потенциального развития. использовать для предотвращения инфекции или лечения COVID-19.Доктор Намшик Хан, руководитель отдела компьютерных исследований и искусственного интеллекта в Институте терапии Милнера, добавил: «Наше исследование предоставило нам неожиданную информацию о механизмах, лежащих в основе COVID-19, и предоставило нам несколько многообещающих лекарств, которые могут быть использованы для лечения любого заболевания. или предотвращение заражения. Несмотря на то, что мы использовали подход, основанный на данных - по сути, позволяя алгоритмам искусственного интеллекта опрашивать наборы данных, - мы затем подтвердили наши выводы в лаборатории, подтвердив силу нашего подхода.«Мы надеемся, что этот ресурс потенциальных лекарств ускорит разработку новых лекарств против COVID-19. Мы считаем, что наш подход будет полезен для быстрого реагирования на новые варианты SARS-CoV2 и других новых патогенов, которые могут вызвать будущие пандемии».
Добавьте новости «Курьер.Среда» в избранное ⭐ – и Google будет показывать их выше остальных.