Новый подход позволит быстро реагировать на кризисы в области общественного здравоохранения.
Глобальная группа исследователей создала алгоритмический инструмент, который может идентифицировать существующие лекарства для борьбы с будущими пандемиями. Работа предлагает возможность более быстрого реагирования на кризисы в области общественного здравоохранения.
Как отметила Наоми Мария, иммунолог Института математических наук Куранта при Нью-Йоркском университете и ведущий автор исследования, не существует универсального решения для победы над пандемией COVID. Однако, используя новый инструмент ИИ в сочетании с данными in vitro и другими ресурсами, можно смоделировать инфекцию SARS-CoV-2 и определить несколько доступных в настоящее время лекарств от COVID-19 как потенциально эффективные в борьбе со следующей вспышкой.
Стратегии перепрофилирования лекарств обеспечивают привлекательный и эффективный подход к быстрому нацеливанию потенциальных новых вмешательств. Выявление и отбор лучших кандидатов заблаговременно до дорогостоящих и трудоемких экспериментов in vitro и in vivo и последующих клинических испытаний может значительно улучшить разработку лекарств от конкретных заболеваний,
добавляет Бад Мишра, профессор Куранта при Нью-Йоркском университете и один из ведущих авторов статьи.
За последние три года COVID-19 оказался серьезной проблемой, хотя вакцины и гигиенические практики со временем уменьшили его серьезность. Однако, несмотря на эти инструменты для борьбы с ним, SARS-CoV-2 — вирус, вызывающий COVID-19, — продолжает распространяться и уносить жизни. Частично это связано с его способностью быстро диверсифицировать типы клеток-мишеней, пути иммунного ответа и способы передачи. Эти черты делают традиционные подходы к разработке вакцин и лекарств менее эффективными, чем в прошлом, особенно когда вирус коинфицирует другими патогенами, такими как РСВ и грипп.
Признавая, что современные методы заставляют гоняться за вирусом, команда, в которую также входили исследователи из Института медицинских исследований им. Университетский медицинский центр Гронингена и кафедра клинической и экспериментальной медицины Университета Катании на Сицилии разработали подход, направленный на сокращение разрыва в будущих пандемиях: перепрофилирование существующих лекарств для борьбы с ними.
Для этого они разработали инструмент системной биологии, PHENotype SIMulator (PHENSIM). PHENSIM имитирует тканеспецифическую инфекцию клеток-хозяев SARS-CoV-2, а затем проводит серию компьютерных или in silico экспериментов для выявления лекарств, которые могут быть кандидатами на повторное использование. Алгоритм вычисляет, принимая во внимание выбранные клетки, клеточные линии и ткани и в множестве контекстов, распространяя эффекты и изменения биомолекул, таких как дифференциально экспрессируемые гены, белки и микроРНК, а затем вычисляет противовирусные эффекты. Команда подтвердила достоверность инструмента, сравнив его результаты с недавно опубликованными исследованиями in vitro, продемонстрировав потенциальную мощь PHENSIM в содействии эффективному перепрофилированию лекарств.
Загрузка...