下一次大流行:科研人员开发工具来识别现有药物使用在以后的爆发

全球的研究团队创造了一个算法工具,可以识别现有药物为了对抗未来的大流行。工作,在细胞新闻杂志报道Heliyon提供更快的应对公共健康危机的可能性。

“没有银弹打败COVID大流行,因为它让我们在公共卫生过山车的死亡和破坏,”解释了Naomi玛丽亚,免疫学家,纽约大学客座科学家报数学科学研究所,同时也是论文的主要作者。“然而,使用这个人工智能工具,再加上体外数据和其他资源,我们已经能够模型SARS-CoV-2感染和识别几个COVID-19药物目前可能有效地对抗未来爆发。”

“药物再利用策略提供一个有吸引力的和有效的方法快速定位潜在的新干预措施,”巴德Mishra补充道,纽约大学教授的新闻和文章的资深作者之一。“提前识别和选择最好的候选人,之前昂贵的和艰苦的体外和体内实验和随之而来的临床试验,可以显著提高针对疾病的药物开发。”

COVID-19表明是一个艰巨的挑战在过去的三年里,尽管疫苗和卫生实践,随着时间的推移,降低其严重性。然而,尽管这些工具来对抗它,导致COVID-19-continues SARS-CoV-2-the病毒传播和生活。在某种程度上,这是由于它能够迅速在目标细胞类型多样化,不曾想途径和传播模式。这些特征使得传统的疫苗和药物设计方法效果低于过去,特别是当病毒co-infects与其他病原体,如RSV和流感。

认识到当前的方法让我们追逐病毒,该团队还包括研究人员Feinstein卫生研究院Northwell医学研究在纽约,红十字会血液银行基金会库拉索岛,库拉索岛生物医学卫生研究所,荷兰格罗宁根大学医学中心,卡塔尼亚大学临床和实验医学Sicily-conceived旨在缩小差距的bob88体育平台登录方法在未来的大流行:再利用现有的药物来反击。

为此,他们开发了一个系统生物学工具,表现型模拟器(PHENSIM)。PHENSIM模拟组织感染宿主细胞的SARS-CoV-2然后执行,通过一系列的电脑或在silico-experiments识别药物将再利用候选人。该算法计算,考虑选择的细胞,细胞系,组织和上下文的数组,通过传播效果和改变biomolecules-such的差异表达基因,蛋白质,然后microRNAs-and计算抗病毒效果。团队确认工具的有效性通过比较其结果与最近发表在体外研究中,证明PHENSIM潜在力量的帮助有效药物再利用。

研究人员的一部分RxCovea——多学科组免疫学家,生物学家,化学家,数据科学家,博弈论者,遗传学家、数学家,和医生,等等,试图解决COVID-19制定创新战略。