AI 研究人员开发方法以重用现有药物来对抗 Covid-19

一组国际研究人员 应用了 AI 模型 来找到已经存在的可以治疗 Covid-19 的药物，尤其是针对老年患者。研究团队 应用了自动编码器模型 到已经上市的药物，旨在找到自然老化和 Covid-19 引起的基因表达变化的共同点。

如 MIT 的计算生物学家和研究共同作者 Caroline Uhler 所解释，开发新药物来对抗 Covid-19 的问题在于药物开发过程可能需要几年。AI 已经被用于发现新药物，找到新的治疗药物的配方比传统的药物发现方法快得多。然而，即使使用 AI 发现药物的相对较快的速度，在面对 Covid-19 大流行等情况时仍然太慢。重用现有的药物将更加方便。

为了找到一种可以抵抗 Covid-19 对老年人影响的药物，研究人员研究了在正常老化和感染 Covid-19 病毒时发生变化的基因。

人们假设 Covid-19 使用某些细胞途径，特别是炎症途径，来复制。同时，Covid-19 的影响在老年人中比年轻人中更严重。另外，老化个体的呼吸系统以组织僵硬的变化为特征。基于这些事实，研究人员寻找了同时受到老化和 Covid-19 影响的基因，目标是找到与这些基因相互作用的药物。

研究团队使用了一个三步骤的过程来找到共同的基因。研究的第一阶段，团队使用自动编码器生成了一份候选药物的清单。这是通过让自动编码器分析两个基因表达模式的数据集，选择似乎能够减少病毒总体影响的药物来完成的。结果是候选药物及其与老化和感染途径中蛋白质的相互作用的清单。之后，研究人员取出候选药物清单，并绘制了蛋白质与两种途径之间的相互作用，产生了两者的蛋白质相互作用地图。研究人员然后比较了两个蛋白质相互作用地图，以找到重叠的区域。这导致了发现了一种基因表达网络，药物应该针对该网络来减少 Covid-19 在老年患者中的严重程度。

在研究项目的最后阶段，团队使用统计方法来确定已绘制的网络中的因果关系。使用这种方法，他们能够确定药物候选者应该与哪些基因相互作用，以最有效地减少 Covid-19 感染的严重程度。

根据他们分析的结果，RIPK1 基因被认为是最适合 Covid-19 治疗药物针对的基因部分。一些候选药物用于治疗癌症。其他候选药物已经被医疗机构用于测试治疗 Covid-19。

研究团队指出，这只是确定哪些药物可以被改用于治疗 Covid-19 的第一步。为了确定这些药物是否真正有效，需要进行广泛的体外实验和临床试验。然而，如果这种方法被证明是成功的，它可以被用于找到其他疾病的有效药物。

根据研究团队的说法：

“虽然我们在 SARS-CoV-2 的背景下应用我们的计算平台，但我们的算法整合了许多疾病可用的数据模式，从而使它们具有广泛的适用性。”