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MichaelHaederle著

新しい治療法のスピードアップ

UNMチームは、研究者が抗COVID特性について分子を迅速にスクリーニングするのに役立つ強力な計算ツールを作成します

COVID-19パンデミックのXNUMX年、集団ワクチン接種は、最終的にSARS-CoV-2の蔓延を抑制または阻止する、集団免疫の興味をそそる見通しを高め始めました。 しかし、集団免疫が完全に達成されなかった場合、または変異ウイルスがワクチン接種の利点を減少させる高毒性の変異体を生じさせた場合はどうなるでしょうか。

これらの質問は、コロナウイルスに感染し続けている人々のための効果的な治療の必要性を強調しています。 いくつかの既存の薬はいくつかの利点を示していますが、新しい治療法を見つけることが急務です。

ニューメキシコ大学のチューダーオプレア医学博士が率いる科学者たちは、薬物研究者がウイルスがヒト細胞に侵入したり、感染の初期段階でウイルスを無効にする前に、ウイルスを武装解除できる分子をすばやく特定するのに役立つ独自のツールを作成しました。

今週号に掲載された論文 ネイチャーマシンインテリジェンス、研究者は紹介しました リダイヤル-2020、科学者が潜在的なCOVIDと戦う特性について小分子を迅速にスクリーニングするのに役立つ計算モデルのオープンソースオンラインスイート。

「これはある程度、(実験室の)実験に取って代わります」と、 トランスレーショナルインフォマティクス部門 UNM医学部で。 「それは人々が焦点を合わせる必要があるものの分野を狭めます。 そのため、誰もが使用できるようにオンラインで配置しました。」

UNMのOpreaのチームと、テキサス大学エルパソ校のSuman Sirimulla、PhDが率いる別のグループは、昨年春、 国立トランスレーショナルサイエンス推進センター(NCATS) 独自のCOVID薬剤転用研究からのデータを発表しました。

 

チューダーオプレア、MD、PhD
あなたは、これらすべてのことを行い、私たちが望まないことを行わない分子を見つけたいと思っています。
- チューダーオプレア、MD、PhD

「これに気付いたとき、私は「ちょっと待ってください。しっかりした機械学習モデルを構築するのに十分なデータがここにあります」と思っていました」とOprea氏は言います。 NCATSラボアッセイの結果は、細胞変性効果など、ウイルスの侵入、感染性、生殖を阻害する各分子の能力、つまり細胞がウイルスによって殺されるのを防ぐ能力を測定しました。

生物医学の研究者はしばしば彼らの研究からの肯定的な発見に焦点を合わせる傾向がありますが、この場合、NCATSの科学者はどの分子がウイルスと戦う効果がなかったかについても報告しました。 ネガティブデータを含めることで、実際に機械学習の精度が向上すると、Oprea氏は言います。

「アイデアは、完璧なプロファイルに適合する分子を特定することでした」と彼は言います。 「あなたはこれらすべてのことをし、私たちが彼らに望まないことをしない分子を見つけたいのです。」

コロナウイルスは賢明な敵です、とOpreaは言います。 「すべてをTに適合させる薬はないと思います。」 代わりに、研究者は、複数の面でウイルスを攻撃する多剤カクテルを考案する可能性があります。 「それはワンツーパンチに戻ります」と彼は言います。

REDIAL-2020は、大量のデータを迅速に処理し、人間の研究者が認識できない可能性のある隠れたパターンを引き出すことができる機械学習アルゴリズムに基づいています。 Opreaのチームは、NCATSデータに基づいて機械学習の予測を検証し、UNMで承認された薬の既知の効果と比較しました。 DrugCentral データベース。

原則として、この計算ワークフローは柔軟性があり、他の病原体に対して化合物を評価するだけでなく、人間の使用がまだ承認されていない化学物質を評価するように訓練することができます、とOpreaは言います。

「私たちの主な目的はドラッグリポジショニングのままですが、実際にはあらゆる小分子に焦点を合わせています」と彼は言います。 「承認された薬である必要はありません。 分子をテストする人なら誰でも、何か重要なことを思いつく可能性があります。」

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