Американские ученые из Северо-Восточного университета идентифицировали 40 новых препаратов, которые потенциально могут лечить COVID-19. Результаты были получены с помощью инструментария для моделирования динамики инфекции на основе науки о сетях (Network Science), используя сложные математические методы, физику и вычислительную технику.
Эта система способна отображать то, как ведут себя белки в клетках человека после захвата клетки вирусом SARS-CoV-2 - новым коронавирусом, вызывающего болезнь COVID-19. По словам руководителя разработки профессора Альберта-Ласло Барабаси,
Мы смогли выделить гораздо больше перспективных лекарств, но отобрали из них 40, которые мы хотим попробовать испытать.
Взаимодействие различных видов белков внутри наших клеток играет ключевую роль в организации сложных биохимических реакций, которые контролируют наш организм. Вот почему лучший способ понять, как распространяются вирусы, - это определить весь набор молекулярных взаимодействий внутри клеток человека, а также сети, которые эти действия создают по мере того, как белки взаимодействуют с генетическим материалом внутри клетки.
Модель, которая была разработана еще в 2012 году для изучения других человеческих вирусов, также предсказывала, что вирус SARS-CoV-2 может потенциально атаковать клетки мозга. Этот вывод может помочь объяснить недавние сообщения о том, что ранние симптомы COVID-19 включают потерю обоняния и вкуса.
Вирус SARS-CoV-2, как было недавно обнаружено, при попадании в тело человека атакует 332 белка внутри клеток. Система ученых из Северо-Восточного университета моделирует роль этих белков, взаимодействующих с коронавирусом, и предсказывает другие механизмы, приводящие к симптомам COVID-19, которые эти белки могут вызвать внутри клетки.
Модель фокусировалась на препаратах, которые могли бы бороться с вирусом не только нейтрализуя его белки-спайки, с помощью которых вирус проникает в клетки человека, но и нарушая другие взаимодействия внутри человеческих белков и генов. Такие препараты нацеливаются на участки внутри клетки, где вирус работает, вместо того чтобы непосредственно нацелиться на вирус, чтобы повлиять на то, как кодируются белки, которые способствуют размножению SARS-CoV-2. По словам ученых, лучшими кандидатами на лекарства, вероятно, будут те, которые не нацелены на белки, которые изначально атакуют SARS-CoV-2, а работают в одном "субклеточном районе".
Разработчики использовали методы искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI) и машинного обучения, чтобы проанализировать имеющиеся данные о препаратах, уже имеющихся на рынке или в клинических испытаниях, которые могут быть перепрофилированы для лечения COVID-19. При этом медики Гарвардской медицинской школы помогли им исключить потенциальных кандидатов на лекарства, которые могут быть значительно токсичны или не могут быть введены внутривенно или орально.
Заболевания:
#КОРОНАВИРУС
Технологии/Тренды:
#ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ