Українські дослідники розробили метод переоцінки існуючих ліків для боротьби з Covid-19

Міжнародна команда дослідників застосувала моделі штучного інтелекту для пошуку вже існуючих ліків, які можуть лікувати Covid-19 у літніх пацієнтів. Команда дослідників застосувала автоенкодери до ліків, які вже перебувають на ринку, щоб знайти спільності у змінах експресії генів, викликаних як природним старінням, так і Covid-19.

Як пояснює співавтор дослідження, комп’ютерний біолог у Массачусетському технологічному інституті, Кароліна Улер, проблема створення нових ліків для боротьби з Covid-19 полягає в тому, що процес розробки ліків може тривати роки. Штучний інтелект вже був використаний для відкриття нових ліків, знаходячи нові формули для терапевтичних ліків значно швидше, ніж традиційні методи відкриття ліків. Нажаль, навіть відносно швидка швидкість, з якою можна відкрити ліки за допомогою штучного інтелекту, все ще занадто повільна для ситуацій, таких як пандемія Covid-19. Багато швидше переоцінювати існуючі ліки.

Для пошуку ліків, які можуть боротися з ефектами Covid-19 у літніх популяціях, дослідники розглядали гени, які зазнали змін під час як природного старіння, так і під впливом вірусу Covid-19.

Covid-19, як гіпотеза, використовує певні клітинні шляхи, особливо запальні шляхи, для реплікації. Також відомо, що ефекти Covid-19 значно гірші у літніх популяціях, ніж у молодших популяціях. Крім того, дихальна система старіючих осіб характеризується змінами в жорсткості тканин. Враховуючи ці факти, дослідники шукали гени, які змінюються як під впливом старіння, так і під впливом Covid-19, з метою знайти ліки, які взаємодіють позитивно з цими генами.

Команда дослідників використала триступеневий процес для пошуку спільних генів. На першому етапі дослідження команда використала автоенкодер для генерації списку кандидатних ліків. Це було зроблено шляхом аналізу двох наборів даних моделей експресії генів, вибір ліків, які, як здається, зменшують загальний вплив вірусу. Результатом став список кандидатних ліків та їхніх взаємодій з білками у шляхах старіння та інфекції. Після цього дослідники взяли список кандидатних ліків та відображення взаємодій між білками та двома шляхами, отримавши карту взаємодій білків для обох. Дослідники потім порівняли дві карти взаємодій білків, щоб знайти області перекриття. Це призвело до відкриття мережі експресії генів, яку ліки повинні націлювати для зменшення тяжкості Covid-19 у літніх пацієнтів.

На останньому етапі дослідження команда використала статистичні методи для визначення причинно-наслідкових зв’язків у відображених мережах. Використовуючи цей метод, їм вдалося визначити точні гени, з якими кандидатні ліки повинні взаємодіяти для найбільш ефективного зменшення тяжкості інфекції Covid-19.

За результатами свого аналізу, ген RIPK1 був частиною геному, яка, як вважається, найкраще підходить для націлювання ліками проти Covid-19. Деякі з кандидатних ліків використовуються для лікування раку. Інші кандидатні ліки вже тестуються медичними інститутами для лікування Covid-19.

Команда дослідників зазначає, що це лише перший крок у визначенні тих ліків, які можуть бути переоцінені для лікування Covid-19. Будуть проведені обширні експерименти в умовах in vitro та клінічні випробування, щоб визначити, чи ці ліки дійсно ефективні. Однак, якщо цей підхід виявиться успішним, його можна буде використовувати для пошуку ефективних ліків для інших захворювань.

За словами команди дослідників:

“Хоча ми застосовували нашу обчислювальну платформу у контексті SARS-CoV-2, наші алгоритми інтегрують модальності даних, які доступні для багатьох захворювань, що робить їх широко застосовними.”