ИИ помогает прогнозировать новые комбинации препаратов для борьбы с COVID-19
Ученые из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) и Клиники машинного обучения в здравоохранении Джамиля решили ответить на вопрос: как можно определить правильные синергетические комбинации лекарств для быстро распространяющегося SARS-CoV-2?
Работа ученых была опубликована в Proceedings of the National Academy of Sciences.
Как правило, специалисты по данным используют ИИ для выбора комбинаций лекарств с большими существующими наборами данных для таких болезней, как рак и сердечно-сосудистые заболевания, но, по понятным причинам, их нельзя использовать для новых болезней с ограниченными данными.
Без необходимых фактов и цифр команде потребовался новый подход с использованием нейронной сети. По словам ученых, синергия лекарств часто происходит за счет ингибирования биологических мишеней (таких как белки или нуклеиновые кислоты), то модель совместно изучает взаимодействие лекарство-мишень и синергию лекарство-лекарство для поиска новых комбинаций. Предиктор лекарство-мишень моделирует взаимодействие между лекарственным средством и набором известных биологических мишеней, связанных с выбранным заболеванием. Предиктор ассоциации мишень-заболевание учится понимать противовирусную активность лекарства, что означает определение выхода вируса в инфицированных тканевых культурах. Вместе они могут предсказать синергию двух препаратов.
С использованием этого подхода были обнаружены две новые комбинации лекарств: ремдесивир (в настоящее время одобрен FDA для лечения Covid-19) и резерпин, а также ремдесивир и IQ-1S, которые в биологических анализах оказались эффективными против вируса.
"Моделируя взаимодействия между лекарствами и биологическими мишенями, мы можем значительно снизить зависимость от данных о синергии комбинаций. В отличие от предыдущих подходов, использующих взаимодействие лекарство-мишень в качестве фиксированных дескрипторов, наш метод учится предсказывать взаимодействие лекарство-мишень на основе молекулярных структур. Это выгодно, поскольку большая часть соединений имеет неполную информацию о взаимодействии лекарственного средства с мишенью", - заявили ученые.
Использование нескольких лекарств для максимизации потенции, а также для уменьшения побочных эффектов практически повсеместно применяется при вышеупомянутом раке и сердечно-сосудистых заболеваниях, включая множество других, таких как туберкулез, проказа и малярия.
Использование специализированных коктейлей лекарств может, что очень важно, снизить серьезную, а иногда и общественную угрозу устойчивости. Гораздо сложнее вирусу развить две мутации одновременно, а затем стать устойчивым к двум лекарствам в комбинированной терапии.
Ученые отметили, что их модель не ограничивается только одним штаммом SARS-CoV-2 - она также потенциально может использоваться для все более заразного штамма Дельта или других вариантов, вызывающих озабоченность, которые могут возникнуть. Чтобы расширить эффективность модели против этих штаммов, потребуются только дополнительные данные о синергии комбинации лекарств для соответствующей мутации/мутаций.
