CMB /ゲッティイメージズ
重要なポイント
- 新しい研究によると、科学者は既存の医薬品の新しい用途を見つけるために人工知能を開発しました。これはドラッグリポジショニングとしても知られているプロセスです。
- ドラッグリポジショニングは、新薬の承認を得るのに通常かかる時間枠を短縮するだけでなく、新薬の安全性試験に関連するリスクを低減することができます。
- このプロセスは、COVID-19に関連する薬剤の開発を促進するためにすでに使用されています。
オハイオ州立大学（OSU）が今月初めに発表した新しい研究によると、科学者は機械学習法を使用して、特定の薬を新しい用途に再利用できるかどうかを判断することに成功しています。この研究者が開発したプロセスは、多くの疾患を治療するために再利用される可能性のある薬剤候補をより迅速に特定できることを考えると、重要な進歩です。ネイチャーマシンインテリジェンス1月4日。
「この研究は、人工知能（AI）を使用して、患者の薬剤を「テスト」し、仮説の生成をスピードアップし、臨床試験をスピードアップする方法を示しています」と、コンピューターの助教授である上級研究著者のPingZhang博士は述べています。 OSUの科学技術および生物医学情報学は、ニュースリリースで述べています。「しかし、私たちは医師に取って代わることは決してありません。薬物の決定は常に臨床医によって行われます。」
もちろん、ドラッグリポジショニングは新しいものではありません。一例？斜視の治療に最初に承認されたボトックス注射は、片頭痛の治療としてだけでなく、しわの出現を減らすために美容的にも使用されました。 OSUの研究は、冠状動脈疾患の患者の心不全と脳卒中を予防する薬剤の転用に焦点を当てましたが、フレームワークがほとんどの疾患に適用できることを証明しました。
国立先進トランスレーショナル科学センター（NCATS）によると、この研究で人工知能を使用することで、新薬の承認を得るまでにかかる時間枠を短縮するようにすでに設計されたプロセスがスピードアップします。
「他の用途で承認された多くの薬剤はすでにヒトで試験されているので、それらの薬理学、製剤、および潜在的な毒性に関する詳細な情報が利用可能です」とNCATSのウェブサイトは述べています。 「転用は以前の研究開発努力に基づいているため、新しい候補治療薬は臨床試験の準備ができており、食品医薬品局によるレビューが迅速化され、承認された場合はヘルスケアへの統合が迅速化されます。」
ニュースリリースによると、ドラッグリポジショニングは、新薬の安全性試験に関連するリスクを下げることもできます。
これがあなたにとって何を意味するか
将来的には、AIの助けを借りて、ドラッグリポジショニングはより迅速で合理化されたプロセスになる可能性があります。 COVID-19のレムデシビルのような薬を承認することはより速いプロセスかもしれません。
転用のために薬物はどのように特定されますか？
ドラッグリポジショニングの利点に飛び込む前に、OSU研究に関する張と彼の共同研究者は、薬物検査の「ゴールドスタンダード」は、病気に対する薬物の有効性を決定するためのランダム化臨床試験であると主張しました。
「[しかし]機械学習は、大規模な人口の中で数百または数千の人間の違いを説明することができ、それが体内での薬の働きに影響を与える可能性があります」とニュースリリースは述べています。 「年齢、性別、人種から病気の重症度や他の病気の存在に至るまで、これらの要因または交絡因子は、フレームワークの基礎となる深層学習コンピューターアルゴリズムのパラメーターとして機能します。」
転用する薬を特定する手順には、最初に「アッセイ」を開発するラボが含まれます。これは、化合物の有効性を監視できるプロセスです。AI主導の製薬会社であるAuransaの共同創設者兼CEOであるPekLum博士は次のように述べています。結構。
「再利用可能なすでに発売されている化合物のライブラリ（数万に及ぶ可能性があります）は、アッセイを使用して有効性についてスクリーニング（テスト）されます」とLum氏は説明します。 「再利用された薬がスクリーニングによって特定されると、提案された使用法での有効性についてラボでさらにテストされます。場合によっては、化合物が以前に臨床試験で同様の適応症の許容可能な安全性プロファイルですでにテストされている場合、またはパンデミックのような緊急事態の場合、前臨床動物を示す必要なしに臨床試験に直接入ることができます再び安全です。」
再利用された薬は、新しい使用法での有効性を示すために臨床試験を通過する必要がありますが、Lumは、ドラッグリポジショニングは、「必要な、または少なくとも必要な多くのステップを短縮できるため、ドラッグプログラムを開始するための非常に便利な方法です。 、以前に生成されたデータを通じて、再利用された薬について学ぶことができるはずです。」
COVID-19の転用
ドラッグリポジショニングを使用してCOVID-19の予防と治療のプロセスをスピードアップできるかどうか疑問に思っているなら、答えはイエスです。すでにそうなっています。
「COVID-19に再利用できるすでに発売されている薬を特定する取り組みは、パンデミックの早い段階で始まりました」とLum氏は言います。 「ラボは、上記のCOVID-19に対する既知の抗ウイルス薬のテストを開始しました[スクリーニングプロセスを使用]。たとえば、レムデシビルはCOVID-19関連のアッセイでテストされ、有効であることが示され、それをテストするための試験は非常に迅速に開始されました。」
スティーブンT.C.ヒューストンメソジスト研究所の腫瘍学におけるコンピューターサイエンス、システム医学、および生物工学の教授であるウォン博士は同意し、レムデシビルはもともとエボラと戦うために設計された薬であると付け加えました。
「この例では、COVID-19の緊急事態が発生したため、高度なAI分析は必要ありませんが、ドラッグリポジショニングの4つのステップに従います」とWong氏はVerywellに語っています。
AIはどのように役立ちますか？
Wongは、AIは、個々の研究者や臨床医よりもはるかに広い薬剤候補検索スペースをカバーしていると指摘しています。
「マクロレベルでは、AIは、再利用された薬剤を効率的に投与するための適切なタイミングと投与量を特定するのに役立ちます」と彼は言います。 「たとえば、電子カルテのマイニングを通じて、AIは入院のタイムラインに沿って悪い結果の「署名」を特定し、リソース（人工呼吸器など）の配分とさまざまな治療法を適用するタイミングを導くことができます。」
ミクロレベルでは、「AIは、病気の原因と治療に関与する生体分子を理解し、再配置された薬剤と標的タンパク質の間のより良い一致を生成し、潜在的な有害な副作用を特定するのに役立ちます」とWong氏は言います。
全体として、AIの要点は、人間の能力を超えて薬物候補の検索スペースを一掃できること、そして人間の健康を改善するためのより良い意思決定と薬物の再配置につながる可能性のあるデータを「分析および定量化」できることです。
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