Исследователи разрабатывают систему выявления лекарств, которые могут быть переквалифицированы для борьбы с коронавирусной инфекцией у пожилых пациентов.
Когда в начале 2020 г. разразилась пандемия COVID-19, врачи и учёные начали искать эффективное лечение. Времени было мало.
— Создание новых лекарств занимает целую вечность. Действительно, единственный целесообразный вариант — это перепрофилирование существующих лекарств,
Команда Улер разработала основанный на машинном обучении подход для выявления уже имеющихся на рынке лекарств, которые потенциально могут быть перепрофилированы для борьбы c COVID-19, конкретно у пожилых пациентов. Система учитывает изменения в экспрессии генов в клетках лёгких, вызванные как болезнью, так и старением. Такое сочетание может позволить медицинским специалистам быстрее находить лекарства, подходящие для клинического тестирования на пожилых пациентах, часто переносящих инфекцию тяжелее. Исследователи выделили белок RIPK1 в качестве перспективной мишени для препаратов от COVID-19, а также три одобренных препарата, воздействующих на экспрессию RIPK1.
Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.
В начале пандемии стало ясно, что COVID-19 обычно наносит больным старшего возраста больший вред. Команда Улер задалась вопросом, почему. Преобладающая гипотеза — старение иммунной системы.
Но учёные выделили ещё один фактор: одно из главных изменений в лёгких, происходящих в результате старения, — это то, что лёгкие становятся более жёсткими. Жёсткая лёгочная ткань экспрессирует гены иначе, чем ткань молодых людей, даже в ответ на один и тот же сигнал.
— Ранее работа лаборатории показала, что если стимулировать клетки на более жёсткой ткани цитокинами, имитируя вирус, то в ней экспрессируются другие гены. Это мотивировало нашу гипотезу. Нам нужно посмотреть на старение вместе с Sars-Cov-2 — каковы гены на пересечении этих двух факторов,
Чтобы выбрать одобренные препараты, которые могут действовать при таких условиях, команда обратилась к базам данных и технологиям искусственного интеллекта.
Исследователи составили большой список возможных препаратов, используя технику машинного обучения, называемую автоассоциатором (автокодировщиком). Машинное обучение опиралось на два ключевых набора данных о закономерностях экспрессии генов. Один набор показал, как экспрессия в различных типах клеток реагирует на ряд препаратов, уже представленных на рынке, а другой — как экспрессия реагирует на инфекцию Sars-Cov-2. Автоассоциатор сравнил эти наборы данных, чтобы выделить препараты, влияние которых на экспрессию генов, по-видимому, способствует противодействию организма вирусу Sars-Cov-2.
Далее исследователи сузили список потенциальных препаратов, выделив определённые генетические пути, картировав группу белков, задействованных как в старении, так и в пути инфицирования Sars-Cov-2. Так учёные обнаружили точную сеть экспрессии генов, на которую должен быть нацелен препарат для борьбы с COVID-19 у пациентов пожилого возраста.
Команда выделила белок RIPK1 в качестве потенциальной мишени для терапии и создала список одобренных препаратов, которые действуют на RIPK1 и могут иметь потенциал для лечения COVID-19. Ранее эти лекарства были одобрены для терапии онкологических заболеваний. Другие идентифицированные в ходе исследования вещества, включая рибавирин и хинаприл, уже проходят клинические испытания, в ходе которых проверяется их способность противостоять COVID-19.
Улер планирует поделиться результатами работы команды с фармацевтическими компаниями. Она подчёркивает, что прежде чем какое-либо из лекарств могут быть одобрены для использования у пожилых пациентов с COVID-19, необходимы клинические испытания для определения их эффективности и безопасности.
Это конкретное исследование было сосредоточено на COVID-19, но учёные говорят, что их система может применяться и для других болезней.
