एआई शोधकर्ता कोविड-19 से लड़ने के लिए मौजूदा दवाओं को फिर से उपयोग करने के लिए एक विधि विकसित करते हैं

एक अंतरराष्ट्रीय शोधकर्ता टीम ने एआई मॉडलों को लागू किया है ताकि वे पहले से मौजूद दवाओं को खोज सकें जो बुजुर्ग रोगियों में कोविड-19 का इलाज कर सकती हैं। शोध टीम ने ऑटोएनकोडर मॉडल को बाजार में मौजूद दवाओं पर लागू किया, जिसका उद्देश्य जीन एक्सप्रेशन में परिवर्तनों में सामान्य बातें खोजना था जो प्राकृतिक बुजुर्गी और कोविड-19 दोनों से प्रभावित होती हैं।

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में संगणक जीवविज्ञानी और अध्ययन के सह-लेखक कैरोलिन उहлер के अनुसार, कोविड-19 से लड़ने के लिए नए दवाओं को विकसित करने में समस्या यह है कि दवा विकास प्रक्रिया में वर्षों लग सकते हैं। एआई का पहले से ही नए दवाओं की खोज के लिए उपयोग किया जा चुका है, जो पारंपरिक दवा खोज विधियों की तुलना में बहुत तेजी से चिकित्सीय दवाओं के नए सूत्रीकरण की खोज कर रहा है। दुर्भाग्य से, यहां तक कि एआई का उपयोग करके दवाओं की खोज की तुलनात्मक रूप से तेजी से गति भी कोविड-19 जैसी स्थितियों के लिए बहुत धीमी है। मौजूदा दवाओं को फिर से उपयोग करना बहुत अधिक व्यावहारिक है।

बुजुर्ग आबादी में कोविड-19 के प्रभावों से लड़ने वाली दवा खोजने के लिए, शोधकर्ताओं ने उन जीनों पर विचार किया जो सामान्य बुजुर्गी और कोविड-19 वायरस से प्रभावित दोनों के दौरान परिवर्तनों से गुजरते हैं।

कोविड-19 को कुछ कोशिका मार्गों का उपयोग करने के लिए सोचा जाता है, विशेष रूप से सूजन मार्ग, अपनी प्रतिलिपि बनाने के लिए। यह भी ज्ञात है कि कोविड-19 के प्रभाव बुजुर्ग आबादी में छोटी आबादी की तुलना में बहुत अधिक गंभीर हैं। इसके अलावा, उम्र बढ़ने वाले व्यक्तियों के श्वसन प्रणाली में ऊतक कठोरता में परिवर्तन होते हैं। इन तथ्यों को देखते हुए, शोधकर्ताओं ने उन जीनों की तलाश की जो बुजुर्गी और कोविड-19 दोनों से प्रभावित होते हैं, जिसका उद्देश्य उन दवाओं को खोजना था जो इन जीनों के साथ सकारात्मक रूप से परस्पर क्रिया करते हैं।

शोध टीम ने दोनों मार्गों में सामान्य जीन खोजने के लिए एक तीन-चरण प्रक्रिया का उपयोग किया। शोध के पहले चरण में, टीम ने एक ऑटोएनकोडर का उपयोग करके उम्मीदवार दवाओं की एक सूची तैयार की। यह दो जीन एक्सप्रेशन पैटर्न डेटासेट का विश्लेषण करके किया गया था, जिसमें उन दवाओं का चयन किया गया था जो वायरस के समग्र प्रभाव को कम करने के लिए प्रतीत होती थीं। परिणाम उम्मीदवार दवाओं और उनके साथ-साथ बुजुर्गी और संक्रमण मार्गों में प्रोटीन के साथ उनकी परस्पर क्रियाओं की एक सूची थी। इसके बाद, शोधकर्ताओं ने उम्मीदवार दवाओं की सूची ली और प्रोटीन और दोनों मार्गों के बीच परस्पर क्रियाओं को मैप किया, जिससे दोनों के लिए प्रोटीन परस्पर क्रिया मानचित्र तैयार हुआ। शोधकर्ताओं ने तब दो प्रोटीन परस्पर क्रिया मानचित्रों की तुलना की ताकि ओवरलैप के क्षेत्रों को खोजा जा सके। इससे एक जीन एक्सप्रेशन नेटवर्क की खोज हुई जिस पर दवाओं को लक्षित करना चाहिए ताकि बुजुर्ग रोगियों में कोविड-19 की गंभीरता को कम किया जा सके।

शोध परियोजना के अंतिम चरण में, टीम ने सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके मैप किए गए नेटवर्क के भीतर कारणता का निर्धारण किया। इस विधि का उपयोग करके, वे यह निर्धारित करने में सक्षम थे कि कौन से विशिष्ट जीन एक दवा उम्मीदवार को कोविड-19 संक्रमण की गंभीरता को प्रभावी ढंग से कम करने के लिए परस्पर क्रिया करना चाहिए।

उनके विश्लेषण के परिणामों के अनुसार, रिपके1 जीन वह जीन था जिसे कोविड-19 चिकित्सा दवाओं द्वारा लक्षित किए जाने के लिए सबसे उपयुक्त माना जाता था। कुछ उम्मीदवार दवाएं कैंसर के इलाज के लिए उपयोग की जाती हैं। अन्य उम्मीदवार दवाएं पहले से ही कोविड-19 के इलाज के लिए चिकित्सा संस्थानों द्वारा परीक्षण की जा रही हैं।

शोध टीम नोट करती है कि यह कोविड-19 के इलाज के लिए कौन सी दवाएं पुन: उपयोग की जा सकती हैं, यह निर्धारित करने में पहला कदम है। यह निर्धारित करने के लिए कि क्या दवाएं वास्तव में प्रभावी हैं, व्यापक इन विट्रो प्रयोग और नैदानिक परीक्षण करने होंगे। हालांकि, यदि यह दृष्टिकोण सफल साबित होता है, तो इसका उपयोग अन्य स्थितियों के लिए प्रभावी दवाएं खोजने के लिए किया जा सकता है।

शोधकर्ता टीम लिखती है:

“जब हम अपने कम्प्यूटेशनल प्लेटफ़ॉर्म को सार्स-कोव-2 के संदर्भ में लागू करते हैं, तो हमारे अल्गोरिदम कई बीमारियों के लिए उपलब्ध डेटा मॉडलिटी को एकीकृत करते हैं, जिससे वे व्यापक रूप से लागू होते हैं।”