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 已应用 AI 模型 来找到可以治疗老年患者 Covid-19 的现有药物。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 解释的，开发新药物来对抗 Covid-19 的问题是药物开发过程可能需要几年时间。AI 已经被用来发现新药物，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速度，在像 Covid-19 大流行这样的情况下仍然太慢。重用现有药物更为方便。

为了找到可以对抗老年人 Covid-19 的药物，研究人员研究了在正常老化和感染 Covid-19 病毒期间发生变化的基因。

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，人们也知道 Covid-19 的影响在老年人群中比年轻人群中更严重。另外，老年个体的呼吸系统以组织僵硬度的变化为特征。考虑到这些事实，研究人员寻找了老化和 Covid-19 都改变的基因，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两个途径中共同的基因。在研究的第一阶段，团队使用自动编码器生成候选药物的列表。这是通过让自动编码器分析两个基因表达模式的数据集，选择似乎可以减少病毒整体影响的药物来完成的。结果是一个候选药物及其与老化和感染途径中的蛋白质相互作用的列表。之后，研究人员取候选药物的列表，并绘制了两个途径中蛋白质之间的相互作用，生成了两个途径的蛋白质相互作用图。研究人员然后比较了两个蛋白质相互作用图，以找到重叠的区域。这导致了发现一个基因表达网络，药物应该针对该网络来减少老年患者 Covid-19 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网络中的因果关系。使用这种方法，他们能够确定药物候选应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 基因被认为是基因组中最适合 Covid-19 治疗药物针对的部分。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。将需要进行广泛的体外实验和临床试验来确定这些药物是否真正有效。然而，如果这种方法被证明是成功的，它可以被用来找到其他疾病的有效药物。

如研究团队所写：

“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许多疾病都可用的数据模式，因此它们具有广泛的适用性。”