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    计算机模型有助于找到COVID19疗法

    发布日期:2021-02-03 14:14 计算机论文

    除了两种药物之外,其他药物仍被视为研究药物,并正在接受丙肝、真菌病、癌症和心脏病的有效性测试。该名单还包括批准的药物环孢菌素和抗真菌药物阿尼芬净。

    这一发现是由计算机科学家做出的,这意味着需要进一步的研究来证明这些药物中的一些对SARS-CoV-2感染者是安全有效的。然而,通过使用人工智能来实现这些选择,为医学和临床研究人员零星地搜索潜在的新冠肺炎药物节省了时间和金钱成本。

    俄亥俄州立大学助理教授张平说:“当没有人掌握任何关于新疾病的信息时,这个模型显示了人工智能如何帮助解决如何考虑可能的治疗方法的问题。”。

    在论文中,研究人员指出,已经研究了由该模型产生的一些可重复使用的候选物在新冠肺炎患者中的潜在用途。

    张和他的同事在2020年5月完成了这个模型的设计。第一篇文章详细介绍了新冠肺炎病人的基因是如何对病毒做出反应的。研究者称之为“DeepCE”,发音为“Deep Sea”。

    为了预测基因和药物将如何相互作用并产生替代药物,DeepCE依赖于两个主要的公共数据源:L1000,这是一个由美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)资助的人类细胞系数据库,它显示了基因表达如何对药物和药物库(DrugBank)做出反应,包括大约11000种已批准和研究的药物的化学结构和其他详细信息。

    L1000显示了平行细胞系与标准基因表达活性和特异性药物相互作用引起的基因表达变化的比较结果。细胞系代表疾病,如黑色素瘤,以及器官,如肾脏和肺。

    俄亥俄州立大学的研究人员通过用特定化合物及其剂量的算法运行所有1000个数据来训练DeepCE模型。模型为了填补数据空白,将化合物的描述转化为数字,从而自动考虑其各自成分对基因的影响。对于L1000中没有表示的基因,该团队使用了一种称为“注意机制”的深度学习方法来增加基因-化合物相互作用模型的“学习”样本,从而提高了框架的性能。

    “这样就可以预测新化学物质的基因表达值,自动预测药物在不同细胞系和不同基因中的作用。”

    该团队将DeepCE的基因表达预测矩阵应用于早期新冠肺炎论文和其他政府数据提供的遗传信息。新冠肺炎的数据证明了人类基因表达对SARS-CoV-2感染的反应。

    “基于已知药物中已经发生和鉴定的已知基因表达变化,我们将它们应用于有问题的基因表达——在这种情况下,我们正在研究但尚未在L1000中测试的化合物。”张说道。

    “一旦你能识别出两个特征,就很容易工作了。无论我们在哪里发现这种疾病,而一种药物表现出相反的基因表达谱,表明这种药物会逆转这种疾病的效应,我们可能已经发现了一种可以治疗这种疾病的药物。”(生物谷

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