新德里,10月4日(IANS): 一组研究人员正在利用人工智能(AI)来寻找现有药物,以帮助那些遭受慢性疼痛的患者。
来自克利夫兰诊所的团队与科技巨头IBM合作,运用他们的深度学习框架,发现了多种肠道微生物衍生的代谢物以及FDA批准的非成瘾性和非阿片类药物,这些药物可用于慢性疼痛的治疗。
第一作者之一、克利夫兰诊所的博士后邱云光指出,阿片类药物在治疗慢性疼痛时仍面临严重副作用和依赖性风险的挑战。
在《细胞出版社》杂志上发表的研究中,研究小组专注于绘制肠道代谢物,以识别药物靶点。
他们运用人工智能解码化合物和蛋白质数据,“以预测哪些化合物最有可能以正确的方式影响我们的疼痛感受器”。
使用当前的计算方法,这一过程将极为复杂且耗时。
通过他们的深度学习模型LISA-CPI(配体图像和受体的三维(3D)结构感知框架),该团队预测了369种肠道微生物代谢物与2308种FDA批准药物如何与13种疼痛相关受体相互作用。
利用人工智能框架,研究人员确定了几种可重新用于疼痛治疗的化合物,目前正在进行实验室研究以验证这些发现。
该团队强调,使用该算法预测药物潜力可以减轻“研究人员必须克服的实验负担,甚至可以生成候选药物清单以供进一步测试”。
除了用于疼痛治疗,该工具还可用于寻找治疗阿尔茨海默病等其他疾病的药物和代谢物。
该团队指出,这些基础模型有潜力增强“人工智能技术,以快速开发针对多种复杂人类健康问题的治疗方案”。
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