AI 研究人员开发出重新利用现有药物来对抗 Covid-19 的方法

国际研究团队 已应用AI模型 寻找可以治疗老年患者 Covid-19 的现有药物。 研究团队 应用自动编码器模型 市场上已有的药物，旨在找到自然衰老和 Covid-19 引起的基因表达变化的共性。

正如该研究的合著者、麻省理工学院计算生物学家 Caroline Uhler 所解释的那样，开发对抗 Covid-19 的新药的问题在于，药物开发过程可能需要数年时间。 人工智能已经被用来发现新药，比传统药物发现方法更快地找到治疗药物的新配方。 不幸的是，即使使用人工智能发现药物的速度相对较快，但在 Covid-19 大流行等情况下仍然太慢。 重新利用现有药物要方便得多。

为了找到一种可以对抗 Covid-19 对老年人群影响的药物，研究人员研究了在正常衰老过程中和受到 Covid-19 病毒影响时发生变化的基因。

据推测，Covid-19 利用某些细胞途径（尤其是炎症途径）进行复制。 众所周知，Covid-19 对老年人群的影响比年轻人口要严重得多。 此外，衰老个体的呼吸系统的特征是组织硬度的改变。 鉴于这些事实，研究人员寻找因衰老和 Covid-19 而改变的基因，目标是找到与这些基因积极相互作用的药物。

研究小组使用三步过程来寻找这两种途径共有的基因。 在研究的第一阶段，研究小组使用自动编码器生成候选药物列表。 这是通过让自动编码器分析两个基因表达模式数据集，选择似乎可以减少病毒总体影响的药物来完成的。 结果是一系列候选药物及其在衰老和感染途径中与蛋白质的相互作用。 随后，研究人员列出了候选药物清单，并绘制了蛋白质与两种不同途径之间的相互作用图，从而生成了两者的蛋白质相互作用图。 然后研究人员比较了两个蛋白质相互作用图以找到重叠区域。 这导致了药物应针对的基因表达网络的发现，以减轻老年患者 Covid-19 的严重程度。

在研究项目的最后阶段，团队采用统计方法来确定映射网络内的因果关系。 使用这种方法，他们能够确定候选药物应与其相互作用的确切基因，以便最有效地降低 Covid-19 感染的严重程度。

根据他们的分析结果，RIPK1 基因被认为是最适合 Covid-19 治疗药物靶向的基因组部分。 一些候选药物用于治疗癌症。 医疗机构已经开始测试其他候选药物来治疗 Covid-19。

研究小组指出，这只是确定哪些药物可以重新用于治疗 Covid-19 的第一步。 必须进行广泛的体外实验和临床试验才能确定这些药物是否确实有效。 然而，如果这种方法被证明是成功的，它可以用来寻找治疗其他疾病的有效药物。

据研究小组写道：

“虽然我们在 SARS-CoV-2 的背景下应用我们的计算平台，但我们的算法集成了可用于许多疾病的数据模式，从而使其广泛适用。”