Компьютерная модель делает успехи в поисках лечения COVID-19
Новая модель глубокого обучения, которая может предсказать, как будут взаимодействовать человеческие гены и лекарства, выявила как минимум 10 соединений, которые могут быть многообещающими для лечения COVID-19.
Все препараты, кроме двух, по-прежнему считаются экспериментальными и проходят испытания на эффективность против гепатита С, грибковых заболеваний, рака и болезней сердца. В список также включены утвержденные препараты циклоспорин, иммунодепрессант, предотвращающий отторжение трансплантата, и анидулафунгин, противогрибковое средство.
Открытие было сделано компьютерными учеными, а это означает, что необходимо проделать гораздо больше работы, прежде чем какое-либо из этих лекарств будет подтверждено как безопасное и эффективное лечение людей, инфицированных SARS-CoV-2. Но, используя искусственный интеллект для поиска этих вариантов, ученые сэкономили фармацевтическим и клиническим исследователям время и деньги, которые потребовались бы для поиска потенциальных лекарств от COVID-19 на частичной основе.
"Когда ни у кого нет информации о новом заболевании, эта модель показывает, как искусственный интеллект может помочь решить проблему выбора потенциального лечения", - сказал старший автор Пин Чжан, доцент кафедры информатики, инженерии и биомедицинской информатики Государственного университета Огайо.
Исследователи отметили в документе, что некоторые из кандидатов перепрофилирования, сгенерированных моделью, уже были изучены на предмет их потенциального использования у пациентов с COVID-19.
Команда применила матрицу прогнозирования экспрессии генов DeepCE, сосредоточив внимание на данных из линий клеток легких и дыхательных путей и всего каталога соединений DrugBank, к генетической информации, полученной из ранних статей о COVID-19 и дополнительных правительственных данных. Данные COVID-19 продемонстрировали, как экспрессия генов человека отреагировала на заражение SARS-CoV-2, создав "сигнатуру болезни".
Covid Короновирус Правительство Университеты
