麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)本周宣布，研究人员已经使用机器学习识别可能用于抗击COVID-19的药物。

“制造新药需要很长时间，”麻省理工学院电子工程和计算机科学系以及数据、系统和社会研究所的计算生物学家卡罗琳·乌勒说，说在一份新闻声明中。“真的，唯一的权宜之计是对现有药物进行再利用。”

Uhler团队的研究发表在杂志上自然通讯他指出，这种新型冠状病毒往往对老年患者产生更严重的影响。

研究人员写道:“由于肺组织的机械性能随着年龄的增长而变化，这让我们假设病毒感染/复制和组织衰老之间存在相互作用。”

为什么它很重要

研究人员指出，随着年龄的增长，人的肺组织会变得更硬，而且在对相同信号的反应中，肺组织的基因表达模式与年轻人不同。

乌勒说:“我们需要把衰老和SARS-CoV-2结合起来研究——这两种途径的交集是什么基因?”

正如该研究解释的那样，该团队在绘制与衰老和新型冠状病毒感染有关的基因和蛋白质网络之前，使用自动编码器生成了一份可能的药物列表。然后，他们利用统计算法确定了在整个网络中引起级联效应的基因。

“在各种蛋白质激酶中……研究人员在研究中写道:“我们的药物再利用管道识别出RIPK1，通过我们的因果分析，RIPK1位于因SARS-CoV-2感染和老化而差异表达的最大数量基因的上游。”换句话说，对RIPK1起作用的药物可能有治疗COVID-19的潜力。

该研究称:“鉴于RIPK1引发的不同途径，有必要开发适当的细胞培养模型，可以区分年轻和衰老的组织，以验证我们的实验发现，并允许高度特异性和针对性的药物发现项目。”

更大的趋势

机器学习和人工智能在COVID-19研究的许多方面都发挥了作用，科学家们正在利用它们预测住院时间和患者的可能结果，以及检测肺部扫描疾病和改进治疗方案．

梅奥诊所的首席信息官克里斯·罗斯说12月AI是理解COVID-19的关键。

罗斯说，在世界各地，算法正在被用来“找到有力的东西，帮助我们诊断、管理和治疗这种疾病，观察它的传播，了解它的下一步发展，了解这种疾病的特征，并开发新的疗法。”

在记录

”,而我们的工作确定特定药物和药物靶点的上下文中COVID-19,远远超出SARS-CoV-2适用我们的计算平台,我们相信的整合转录,蛋白质组学,并与网络结构数据模型到一个因果框架是一个重要的目前的药物发现管道之外,“麻省理工学院的研究小组写道。

Kat Jercich是《医疗保健IT新闻》的高级编辑。欧宝娱乐是黑平台
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