使用人工智能改善结核病治疗

编辑:傅世旭  来源:  2022-09-19 15:55:53

导读 想象一下,您有 20 种新化合物,它们在治疗肺结核 (TB) 等疾病方面显示出一定的效果,这种疾病每年影响全球 1000 万人,并导致 150...

想象一下,您有 20 种新化合物,它们在治疗肺结核 (TB) 等疾病方面显示出一定的效果,这种疾病每年影响全球 1000 万人,并导致 150 万人死亡。为了进行有效的治疗,患者需要服用三到四种药物的组合数月甚至数年,因为结核病细菌在细胞内不同环境中的行为不同——并且在某些情况下会进化为耐药。三药和四药组合中的 20 种化合物提供了近 6,000 种可能的组合。您如何决定一起测试哪些药物?

在最近发表在 9 月号的Cell Reports Medicine上的一项研究中,塔夫茨大学的研究人员使用了来自大型研究的数据,其中包含对 12 种抗结核药物的两种药物组合的实验室测量数据。使用数学模型,该团队发现了一组药物对需要满足的规则,才能成为潜在的良好治疗方法,作为三药和四药鸡尾酒的一部分。

使用药物对而不是三种和四种药物组合测量显着减少了在将药物组合用于进一步研究之前需要完成的测试量。

“使用我们已经建立和测试的设计规则,我们可以用一个药物对替换另一个药物对,并且非常有把握地知道该药物对应该与另一个药物对协同工作以杀死结核病中的结核菌。啮齿动物模型,”塔夫茨大学医学院分子生物学和微生物学副教授和工程学院生物医学工程副教授,生物医学科学研究生院免疫学和分子微生物学项目教员布里奥尔德里奇说。“我们开发的选择过程在预测成功方面比以前的过程更精简、更准确,以前的过程必须考虑更少的组合。”

Aldridge 的实验室是该论文的通讯作者,也是 Tufts Stuart B. Levy 抗菌素耐药性综合管理中心的副主任,之前开发并使用了 DiaMOND或 n-way 药物相互作用的对角测量,这是一种系统性的方法研究成对和高阶药物组合相互作用,以确定针对结核病和潜在其他细菌感染的更短、更有效的治疗方案。通过这项新研究中建立的设计规则,研究人员相信他们可以提高科学家确定哪种药物的速度组合将最有效地治疗结核病,这是世界上第二大传染病杀手。

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