Pētnieki izmanto AI, lai atrastu jaunus lietojumus esošajiem medikamentiem

CMB / Getty Images

Key Takeaways

• Jauni pētījumi liecina, ka zinātnieki ir izstrādājuši mākslīgo intelektu, lai atrastu jaunus izmantošanas veidus esošajiem medikamentiem, šo procesu dēvē arī par narkotiku atjaunošanu.
• Narkotiku atkārtota lietošana var samazināt laika periodu, kas parasti nepieciešams, lai iegūtu apstiprinājumu jaunām zālēm, kā arī samazināt risku, kas saistīts ar jaunu zāļu drošības pārbaudēm.
• Šis process jau ir izmantots, lai paātrinātu ar COVID-19 saistīto zāļu izstrādi.

Jauns pētījums, ko šī mēneša sākumā publicēja Ohaio štata universitāte (OSU), rāda, ka zinātnieki ir guvuši panākumus, izmantojot mašīnmācīšanās metodi, lai noteiktu, vai noteiktas zāles var lietot jauniem mērķiem. Šis pētnieku izstrādātais process ir nozīmīgs progress, ņemot vērā to, ka tas var ātrāk noteikt zāļu kandidātus, kurus var izmantot, lai ārstētu vairākas slimības, saskaņā ar ziņojumu, kas publicētsDabas mašīnu inteliģence4. janvārī.

"Šis darbs parāda, kā mākslīgo intelektu (AI) var izmantot, lai" pārbaudītu "zāles pacientam, kā arī paātrinātu hipotēžu ģenerēšanu un potenciāli paātrinātu klīnisko izpēti," vecākais pētījuma autors Pings Džans, PhD, datora docents zinātne, inženierzinātnes un biomedicīnas informātika OSU, teikts paziņojumā presei. "Bet mēs nekad neaizstāsim ārstu - lēmumus par zālēm vienmēr pieņems klīnicisti."

Narkotiku lietošana, protams, nav jauna. Viens piemērs? Botox injekcijas, kuras vispirms tika apstiprinātas, lai ārstētu sakrustotas acis, turpināja izmantot kā migrēnas ārstēšanu, kā arī kosmētiski, lai mazinātu grumbu parādīšanos. OSU pētījums koncentrējās uz tādu zāļu atkārtotu izmantošanu, kas novērš sirds mazspēju un insultu pacientiem ar koronāro artēriju slimību, bet pierādīja, ka sistēmu var piemērot lielākajai daļai slimību.

Pētījuma mākslīgā intelekta izmantošana paātrina procesu, kas jau tika izstrādāts, lai samazinātu laika periodu, kas vajadzīgs, lai iegūtu apstiprinājumu jaunām zālēm, norāda Nacionālais tulkošanas zinātņu attīstības centrs (NCATS).

"Daudzi aģenti, kas apstiprināti citiem lietojumiem, jau ir pārbaudīti ar cilvēkiem, tāpēc ir pieejama detalizēta informācija par to farmakoloģiju, sastāvu un iespējamo toksicitāti," atzīmē NCATS vietne. "Tā kā atkārtošana balstās uz iepriekšējiem pētniecības un izstrādes centieniem, jaunas kandidātterapijas varētu būt ātri gatavas klīniskiem izmēģinājumiem, paātrinot to pārskatīšanu Pārtikas un zāļu pārvaldē un, ja tas tiks apstiprināts, viņu integrāciju veselības aprūpē."

Narkotiku atkārtota lietošana var arī samazināt risku, kas saistīts ar jaunu zāļu drošības pārbaudēm, teikts ziņu izlaidumā.

Ko tas jums nozīmē

Nākotnē ar AI palīdzību narkotiku lietošana var būt ātrāks un racionalizētāks process. Tādu narkotiku kā remdesivir apstiprināšana COVID-19 varētu būt ātrāks process.

Kā narkotikas tiek identificētas atkārtotai izmantošanai?

Pirms iedziļināšanās zāļu atkārtotās izmantošanas priekšrocībās Džans un viņa līdzpētnieki OSU pētījumā apgalvoja, ka zāļu testēšanas "zelta standarts" joprojām ir randomizēti klīniskie pētījumi, lai noteiktu zāļu efektivitāti pret slimību.

"[Bet] mašīnmācīšanās var izraisīt simtiem vai tūkstošiem cilvēku atšķirību lielā iedzīvotāju skaitā, kas varētu ietekmēt zāļu darbību organismā," atzīmēts ziņu izlaidumā. "Šie faktori vai jaucēji, sākot no vecuma, dzimuma un rases līdz slimības smagumam un citu slimību klātbūtnei, darbojas kā parametri padziļinātas apmācības datora algoritmā, uz kura ir balstīta sistēma."

Zāļu identificēšanas procedūra atkārtotai lietošanai ietver laboratoriju, kas vispirms izstrādā “testu”, procesu, kas ļaus tai uzraudzīt savienojuma efektivitāti, stāsta Peks Lums, PhD, AI mākslīgā farmācijas uzņēmuma Auransa līdzdibinātājs un izpilddirektors. Ļoti labi.

"Jau izveidoto savienojumu bibliotēka (kuru skaits varētu būt desmitos tūkstošu), kurus var mainīt, tiks pārbaudīts (pārbaudīts) pēc efektivitātes, izmantojot testu," skaidro Lums. “Kad atkārtoti lietotas zāles ir identificētas, izmantojot ekrānu, laboratorijā tās tiks pārbaudītas pēc efektivitātes paredzētajā lietojumā. Dažos gadījumos, ja savienojums jau ir iepriekš pārbaudīts klīniskajos pētījumos ar pieņemamu drošības profilu līdzīgai indikācijai vai ārkārtas situācijās, piemēram, pandēmijā, tas var nonākt tieši klīniskajos pētījumos, bez nepieciešamības parādīt pirmsklīniskos dzīvniekus atkal drošība. ”

Lai gan atkārtoti lietotajām zālēm joprojām būs jāveic klīniskie pētījumi, lai parādītu efektivitāti jaunajā lietojumā, Lums saka, ka zāļu atkārtota lietošana ir ļoti noderīgs veids, kā sākt zāļu programmu, "jo tas var saīsināt daudzus nepieciešamos vai vismaz nepieciešamos soļus , vajadzētu būt iespējai uzzināt par atkārtoti lietoto narkotiku, izmantojot iepriekš ģenerētus datus. "

COVID-19 atkārtota izmantošana

Ja jūs domājat, vai narkotiku atkārtotu lietošanu var izmantot, lai paātrinātu COVID-19 profilakses un ārstēšanas procesu, atbilde ir jā - un tas jau ir izdarīts.

"Centieni identificēt jau uzsāktas zāles, kuras var izmantot COVID-19, sākās pandēmijas sākumā," saka Lums. “Laboratorijas sāka pārbaudīt jau zināmos pretvīrusu medikamentus pret COVID-19 [izmantojot skrīninga procesu], kas minēts iepriekš. Piemēram, remdesivir tika pārbaudīts un izrādījās efektīvs COVID-19 attiecīgajos testos, un izmēģinājumi, lai to pārbaudītu, tika ļoti ātri iedarbināti. ”

Stīvens T.C. Vongs, doktors, datorzinātņu, sistēmu medicīnas un bioinženierijas profesors onkoloģijā Hjūstonas Metodistu pētījumu institūtā, tam piekrīt, piebilstot, ka Remdesivir ir zāles, kas sākotnēji bija paredzētas cīņai pret Ebolu.

"Šis piemērs neietver sarežģītu AI analīzi, jo ārkārtas situācijās COVID-19 bija nepieciešamas ātras un tūlītējas darbības, taču tas joprojām seko četriem narkotiku pārpozicionēšanas posmiem," Wong stāsta Verywell.

Kā AI palīdz?

Vongs norāda, ka AI aptver daudz lielākas zāļu kandidātu meklēšanas telpas nekā atsevišķi pētnieki vai klīnicisti.

"Makro līmenī AI var palīdzēt noteikt pareizo laiku un devu, lai efektīvi ievadītu atkārtoti lietotas zāles," viņš saka. "Piemēram, izmantojot elektronisko medicīnisko dokumentu ieguvi, AI var noteikt" parakstu "par sliktiem rezultātiem visā hospitalizācijas grafikā un vadīt resursu (piemēram, ventilatoru) sadalījumu un dažādu terapeitisko līdzekļu lietošanas laiku."

Mikrolīmenī "AI var palīdzēt izprast biomolekulas, kas saistītas ar slimību cēloņiem un ārstēšanu, radot labāku atbilstību starp pārvietotajām zālēm un mērķa olbaltumvielām un identificējot iespējamās nelabvēlīgās blakusparādības," saka Vongs.

Kopumā AI būtība, pēc Wong teiktā, ir tā, ka tā var pārņemt narkotiku kandidātu meklēšanas telpu ārpus cilvēka spējām, kā arī "analizēt un kvantitatīvi" datus, kas var izraisīt labāku lēmumu pieņemšanu un narkotiku pārvietošanu, lai uzlabotu cilvēku veselību.