這麼簡單?AI發現常見藥物竟是潛在新冠新藥 褪黑素「很有前途」

2020-12-22 健康界

美國的一項新研究表明，褪黑素——一種很多人日常用來治療失眠的激素，可能是治療新冠肺炎的一種可行選擇。

隨著新冠肺炎繼續在世界各地傳播，尤其是很多科學家預言的「秋季二次暴發」正在實現，尋找有效及特效藥物的需求越發迫切。

根據發表在《公共科學圖書館生物學》上的研究結果，勒納研究所(Lerner Research Institute)開發了一個新的人工智慧平臺，用以識別可能可以用於新冠肺炎治療的藥物。該平臺最新的結果即是，褪黑素是一種很有前途的候選藥物。

克利夫蘭診所的新冠肺炎登記數據顯示，在排除了年齡、種族、吸菸史和各種疾病合併症的影響後，使用褪黑素會讓新冠病毒檢測陽性的可能性降低近30%。然而，值得注意的是，在對相同變量進行調整後，非洲裔美國人對該病毒檢測呈陽性的可能性卻從30%增加到了52%。

具體來說，他們測量了宿主基因/蛋白質與其他64種疾病(惡性腫瘤和自身免疫、心血管、代謝、神經和肺部疾病)密切相關的基因/蛋白質之間的接近性，越近，則表明疾病之間存在病理聯繫的可能性越大。

例如，他們發現，與呼吸窘迫症候群和膿毒症相關的蛋白質與多種新冠病毒蛋白高度相關，而膿毒症是導致嚴重新冠肺炎患者死亡的主要原因之一。這帶來一種可能，那些用來治療這些呼吸系統疾病的藥物，通過作用於共同的生物靶點，在治療新冠肺炎方面可能也有一定的效用。

總的來說，他們確定了自身免疫、肺和神經系統疾病顯示出與新冠病毒基因/蛋白有顯著的相似性，並確定了34種藥物作為重新利用的候選藥物，其中褪黑激素是其中的主要。

值得一提的是，在這場疫情中，AI起到了不小的作用。

今年8月，加州大學河濱分校的科學家就報告了一種新的機器學習算法，通過測試藥物的活性，從2億多種化學物質中，篩選出了數百種新冠肺炎候選藥物。研究團隊用到了與新冠病毒蛋白相互作用的65種人類蛋白的配體，並為每種人類蛋白生成了機器學習模型，這些模型經過訓練，可從其3D結構中識別出新配體。

更早的時候，美國西北大學研究人員在5月就報告了他們使用AI來加快新冠肺炎治療藥物和疫苗研究的舉措。他們在美國《國家科學院院刊》上發表研究報告稱，藉助其開發的AI工具，可以更快速地對研究項目進行評估，從而對那些最有前途的研究優先分配資源。

研究人員稱，他們的模型考慮的因素要比評審專家更多，因此評估的準確性會更高。單獨使用該模型，其準確性與DARPA SCORE系統相當，若人機結合使用，準確性會更高。

除了藥物外，AI還有其他的能力。比如說BBC 8日報導稱，美國麻省理工學院的研究人員正開發AI算法，只需通過咳嗽聲，就能知道這個人有沒有感染新冠病毒。其原理是感染新冠病毒之後，就算是沒有出現任何症狀，人的聲音也會變得不一樣。科學家試圖通過機器尋找到這細微的不同。

參考資料：

[1]https://www.sciencedaily.com/releases/2020/11/201109152223.htm

[2]https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.3000970

本文來源前瞻網

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