Combaterea coronavirusului folosind opțiuni de tratament indicate de inteligența artificială

Cercetătorii de la Institutul de Tehnologie Massachusetts au dezvoltat o abordare de învățare automată pentru a identifica medicamente care ar putea fi refăcute pentru a combate COVID-19, în special la vârstnici. Progresul ar putea stimula eforturile studiilor clinice și ar putea fi adaptat la o gamă mai largă de boli.
Sistemul contabilizează modificările exprimării genelor în celulele pulmonare afectate de boală și de îmbătrânire. Această combinație ar putea permite experților medicali să caute mai rapid medicamente pentru testarea clinică la pacienții vârstnici, care tind să prezinte simptome mai severe. Cercetătorii au identificat proteina RIPK1 drept o țintă promițătoare pentru medicamentele COVID-19 și au identificat trei medicamente aprobate anterior care acționează asupra expresiei RIPK1.

Pe parcursul studiilor de laborator, cercetătorii s-au concentrat asupra medicamentelor considerate promițătoare. Pentru a le putea depista, în primul rând, au generat o listă cuprinzătoare de posibile medicamente eficiente, folosind o tehnică de învățare automată, numită autoencoder. Apoi, au cartografiat rețeaua de gene și proteine ​​implicate atât în ​​îmbătrânire, cât și în infecția cu SARS-CoV-2. În cele din urmă, cercetătorii au folosit algoritmi statistici pentru a înțelege cauzalitatea în acea rețea, ceea ce le-a permis să identifice genele care au cauzat efecte în cascadă în întreaga rețea.

Oamenii de știință au identificat o listă a medicamentelor aprobate care acționează asupra proteinei RIPK1 și care pot avea potențialul de a trata COVID-19. Anterior, aceste medicamente au fost aprobate pentru utilizarea în cancer. Alte medicamente care au fost, de asemenea, identificate, inclusiv ribavirina și chinaprilul, sunt deja în studii clinice pentru COVID-19. În timp ce acest studiu s-a axat pe COVID-19, cercetătorii spun că abordarea ar putea fi utilizată pentru depistarea medicamentelor utile în tratamentul altor afecțiuni.

sursa: Science Daily