New Mexico Phê duyệt Chương trình Thạc sĩ Khoa học về Gây mê tại UNM
Bởi Michael Haederle
Tăng tốc các phương pháp điều trị mới
Nhóm UNM tạo ra công cụ tính toán mạnh mẽ để giúp các nhà nghiên cứu sàng lọc nhanh chóng các phân tử cho các thuộc tính chống COVID
Một năm sau đại dịch COVID-19, việc tiêm phòng hàng loạt đã bắt đầu làm tăng khả năng miễn dịch của đàn gia súc, vốn cuối cùng sẽ ngăn chặn hoặc ngăn chặn sự lây lan của SARS-CoV-2. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu khả năng miễn dịch của bầy đàn không bao giờ đạt được hoàn toàn - hoặc nếu vi rút đột biến làm phát sinh các biến thể siêu độc làm giảm lợi ích của việc tiêm phòng?
Những câu hỏi đó nhấn mạnh sự cần thiết của các phương pháp điều trị hiệu quả cho những người tiếp tục mắc bệnh do coronavirus. Mặc dù một số loại thuốc hiện có cho thấy một số lợi ích, nhưng nhu cầu cấp thiết là phải tìm ra phương pháp điều trị mới.
Được dẫn dắt bởi Tiến sĩ, Tiến sĩ Tudor Oprea của Đại học New Mexico, các nhà khoa học đã tạo ra một công cụ độc đáo để giúp các nhà nghiên cứu thuốc nhanh chóng xác định các phân tử có khả năng giải trừ virus trước khi nó xâm nhập vào tế bào người hoặc vô hiệu hóa nó trong giai đoạn đầu của quá trình lây nhiễm.
Trong một bài báo xuất bản trong tuần này trong Máy thông minh tự nhiên, các nhà nghiên cứu giới thiệu ĐỔI LẠI-2020, một bộ mô hình tính toán trực tuyến mã nguồn mở sẽ giúp các nhà khoa học nhanh chóng sàng lọc các phân tử nhỏ để tìm ra các đặc tính chống lại COVID tiềm năng của chúng.
Oprea, giám đốc của Bộ phận tin học phiên dịch trong Trường Y UNM. “Nó thu hẹp lĩnh vực mà mọi người cần tập trung vào. Đó là lý do tại sao chúng tôi đặt nó trực tuyến để mọi người sử dụng ”.
Nhóm của Oprea tại UNM và một nhóm khác tại Đại học Texas ở El Paso do Tiến sĩ Suman Sirimulla dẫn đầu, đã bắt đầu nghiên cứu công cụ REDIAL-2020 vào mùa xuân năm ngoái sau khi các nhà khoa học tại Trung tâm Quốc gia về Tiến bộ Khoa học Dịch thuật (NCATS) công bố dữ liệu từ các nghiên cứu định vị lại thuốc COVID của riêng họ.
Bạn muốn tìm các phân tử làm được tất cả những điều này và không làm những điều mà chúng ta không muốn chúng làm.
Oprea nói: “Nhận thức được điều này, tôi đã nói:“ Chờ một chút, có đủ dữ liệu ở đây để chúng tôi xây dựng các mô hình học máy vững chắc. Kết quả từ các thử nghiệm trong phòng thí nghiệm của NCATS đã đánh giá khả năng của mỗi phân tử trong việc ức chế sự xâm nhập, lây nhiễm và sinh sản của vi rút, chẳng hạn như hiệu ứng tế bào - khả năng bảo vệ tế bào khỏi bị vi rút giết chết.
Các nhà nghiên cứu y sinh học thường có xu hướng tập trung vào những phát hiện tích cực từ các nghiên cứu của họ, nhưng trong trường hợp này, các nhà khoa học của NCATS cũng báo cáo những phân tử nào không có tác dụng chống virus. Oprea nói rằng việc bao gồm dữ liệu phủ định thực sự nâng cao độ chính xác của máy học.
Ông nói: “Ý tưởng là chúng tôi xác định các phân tử phù hợp với cấu hình hoàn hảo. “Bạn muốn tìm các phân tử làm được tất cả những điều này và không làm những điều mà chúng ta không muốn chúng làm”.
Oprea nói rằng coronavirus là một kẻ thù ác độc. "Tôi không nghĩ rằng có một loại thuốc có thể phù hợp với mọi thứ của T." Thay vào đó, các nhà nghiên cứu có thể sẽ phát minh ra một loại cocktail gồm nhiều loại thuốc có thể tấn công virus trên nhiều mặt. “Nó quay trở lại cú đấm một-hai,” anh nói.
REDIAL-2020 dựa trên các thuật toán học máy có khả năng xử lý nhanh chóng lượng dữ liệu khổng lồ và tìm ra các mẫu ẩn mà một nhà nghiên cứu con người có thể không phát hiện được. Nhóm của Oprea đã xác thực các dự đoán máy học dựa trên dữ liệu NCATS bằng cách so sánh chúng với các tác dụng đã biết của các loại thuốc đã được phê duyệt trong UNM's ThuốcTrung ương cơ sở dữ liệu.
Về nguyên tắc, quy trình tính toán này rất linh hoạt và có thể được đào tạo để đánh giá các hợp chất chống lại các mầm bệnh khác, cũng như đánh giá các hóa chất chưa được phép sử dụng cho con người, Oprea nói.
“Mục đích chính của chúng tôi vẫn là tái định vị ma túy, nhưng chúng tôi thực sự đang tập trung vào bất kỳ phân tử nhỏ nào,” ông nói. “Nó không nhất thiết phải là một loại thuốc đã được phê duyệt. Bất kỳ ai kiểm tra phân tử của họ đều có thể nghĩ ra điều gì đó quan trọng. "