باحثو الذكاء الاصطناعي يطورون طريقة لإعادة توجيه الأدوية الحالية لمكافحة كوفيد-19

فريق دولي من الباحثين قد طبقوا نماذج الذكاء الاصطناعي لتحديد الأدوية الحالية التي يمكن استخدامها لمكافحة كوفيد-19 عند كبار السن. طبق فريق البحث نماذج التشفير الذاتي على الأدوية المتاحة في السوق، بهدف العثور على أوجه التشابه في التغييرات التي تطرأ على التعبير الجيني الناجمة عن كلا الشيخوخة الطبيعية وإصابة كوفيد-19.

كما أشار الباحث المشارك في الدراسة وعالم الأحياء الحاسوبية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، كارولين أوهلر، إلى أن مشكلة تطوير أدوية جديدة لمكافحة كوفيد-19 تكمن في أن عملية تطوير الأدوية يمكن أن تستغرق سنوات. وقد تم بالفعل استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف أدوية جديدة، حيث يتم العثور على صيغ جديدة للأدوية العلاجية بسرعة أكبر بكثير من الطرق التقليدية لاكتشاف الأدوية. ومع ذلك، فإن سرعة اكتشاف الأدوية باستخدام الذكاء الاصطناعي لا تزال بطيئة للغاية في مواقف مثل جائحة كوفيد-19. ومن الأفضل إعادة توجيه الأدوية الحالية.

为了 العثور على دواء يمكنه مكافحة آثار كوفيد-19 عند كبار السن، بحث الباحثون عن الجينات التي تطرأ عليها تغييرات خلال كلا الشيخوخة الطبيعية وإصابة كوفيد-19.

يتوقع أن يستخدم كوفيد-19 مسارات خلوية معينة، لا سيما المسارات الالتهابية، للتكاثر. كما أن تأثيرات كوفيد-19 أسوأ عند كبار السن مقارنة بالشباب. بالإضافة إلى ذلك، يتميز جهاز التنفس للأفراد المسنين بتغيرات في صلابة الأنسجة. مع هذه الحقائق، بحث الباحثون عن جينات متغيرة بواسطة كلا الشيخوخة وكوفيد-19، بهدف العثور على أدوية تتفاعل إيجابياً مع هذه الجينات.

استخدم فريق البحث عملية ثلاثية لتحديد الجينات المشتركة بين المسارات. في المرحلة الأولى من البحث، استخدم الفريق التشفير الذاتي لتحديد قائمة بمواد دوائية مرشحة. تم ذلك من خلال تحليل نمطي التعبير الجيني، واختيار الأدوية التي تبدو أنها تقلل من تأثير الفيروس. النتيجة كانت قائمة بمواد دوائية مرشحة وتفاعلاتها مع البروتينات في كلا مسار الشيخوخة والعدوى. بعد ذلك، قام الباحثون بتحويل قائمة المواد الدوائية المرشحة إلى خريطة للتفاعلات بين البروتينات والمسارات، مما أدى إلى إنتاج خريطة للتفاعلات البروتينية لكلا المسارين. قام الباحثون بمقارنة الخريتين للتفاعلات البروتينية للعثور على مناطق تلاقي. هذا أدى إلى اكتشاف شبكة تعبير جيني يجب على الأدوية استهدافها لتقليل شدة كوفيد-19 عند المرضى المسنين.

في المرحلة النهائية من مشروع البحث، استخدم الفريق أساليب إحصائية لتحديد السببية داخل الشبكات المحددة. باستخدام هذه الطريقة، تمكنوا من تحديد الجينات الدقيقة التي يجب على مرشح الدواء التفاعل معها لتقليل شدة إصابة كوفيد-19 بشكل أكثر فعالية.

وفقًا لنتائج تحليلهم، كان الجين RIPK1 هو الجزء الأكثر ملاءمة من الجينوم لاستهدافه بواسطة أدوية علاج كوفيد-19. بعض مرشحي الأدوية يستخدمون لعلاج السرطان. بعض مرشحي الأدوية الأخرى يتم اختبارها حاليًا من قبل المعاهد الطبية لعلاج كوفيد-19.

يشير فريق البحث إلى أن هذا مجرد الخطوة الأولى في تحديد الأدوية التي يمكن إعادة توجيهها لعلاج كوفيد-19. يجب إجراء تجارب في المختبر ودراسات سريرية مكثفة لتحديد ما إذا كانت الأدوية فعلا فعالة. ومع ذلك، إذا أثبتت هذه الطريقة نجاحها، يمكن استخدامها لتحديد أدوية فعالة لأمراض أخرى.

وفقًا لما كتبه فريق البحث:

“في حين نطبق منصتنا الحاسوبية في سياق SARS-CoV-2، فإن خوارزمياتنا تدمج أنماط بيانات متاحة للعديد من الأمراض، مما يجعلها قابلة للتطبيق على نطاق واسع.”