細菌学および寄生虫学ジャーナル

概要

COVID-19 に対する機械学習による医薬品の再利用

セミ・カンテュルク、アマン・シン、ジェイソン・ベールマン、パトリック・サンタマン*

機械学習手法をバイオインフォマティクスに統合することで、ある状況で有効な治療法が、未知の臨床状況や新しい病状に対してどのように有用であるかを特定する上で、特にメリットがあります。私たちは、ニューラル ネットワーク モデルを使用して、ウイルス タンパク質とそれらに有効な抗ウイルス治療薬との根本的な関連性を発見することを目指しています。国立バイオテクノロジー情報センターのウイルス タンパク質 データベースと、広域スペクトル抗ウイルス剤 (BSAA) とそれらが阻害するウイルスの包括的なレポートを提供する薬物ウイルス データベースを使用して、ウイルス タンパク質配列を入力として、ヒトに対して安全とみなされる抗ウイルス剤を出力として ANN モデルをトレーニングしました。モデルのトレーニングでは、SARS-CoV-2 タンパク質を除外し、フェーズ II、III、IV および承認レベルの薬物のみを含めました。トレーニングされたモデルへの入力として SARS-CoV-2 (COVID-19 を引き起こすコロナウイルス) の配列を使用すると、COVID-19 の治療に暫定的にヒトに対して安全な抗ウイルス薬候補が出力されます。私たちの結果は、複数の薬剤候補を示唆しており、そのいくつかは注目すべき臨床研究からの最近の知見を補完します。薬剤の再利用に対する当社のインシリコアプローチは、他のウイルス、細菌、寄生虫感染症に対する新しい薬剤候補や治療法の特定に有望です。