利用人工智能改善结核病治疗

【字体: 时间:2022年09月15日 来源:Tufts University

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  研究人员使用了来自大型研究的数据,这些研究包含12种抗结核药物的两种药物组合的实验室测量数据。通过使用数学模型,该团队发现了一组规则,作为三药和四药鸡尾酒的一部分,药物对需要满足潜在的良好治疗。

  

在最近发表在《细胞报告医学》(Cell Reports Medicine) 9月刊上的一项研究中,塔夫茨大学(Tufts University)的研究人员使用了大型研究的数据,这些研究包含12种抗结核药物的两种药物组合的实验室测量数据。通过使用数学模型,该团队发现了一组规则,作为三药和四药鸡尾酒的一部分,药物对需要满足潜在的良好治疗。

使用药物对而不是三药和四药联合测量显著减少了在将药物联合进行进一步研究之前需要做的测试量。

“利用我们已经建立和测试的设计规则,我们可以用一种药物对替换另一种药物对,并非常有把握地知道,这种药物对应该与另一种药物对协同工作,以杀死啮齿动物模型中的结核病细菌。”塔夫茨大学医学院分子生物学和微生物学副教授、工程学院生物医学工程副教授、生物医学科学研究生院免疫学和分子微生物学项目教员Bree Aldridge说。“我们开发的选择过程在预测成功方面比之前的过程更精简、更准确,之前的过程必然考虑的组合更少。”

Aldridge是这篇论文的通讯作者,也是塔夫茨Stuart B. Levy抗微生物药物耐药性综合管理中心的副主任。他的实验室此前开发并使用了DiaMOND (n-way药物相互作用对角线测量法),一种系统研究成对和高阶药物组合相互作用的方法,以确定更短、更有效的结核病和潜在的其他细菌感染治疗方案。有了这项新研究中建立的设计规则,研究人员相信他们可以加快科学家确定哪种药物组合最有效地治疗结核病的速度。结核病是世界上第二大传染病杀手。

Journal Reference:

  1. Jonah Larkins-Ford, Yonatan N. Degefu, Nhi Van, Artem Sokolov, Bree B. Aldridge. Design principles to assemble drug combinations for effective tuberculosis therapy using interpretable pairwise drug response measurements. Cell Reports Medicine, 2022; 100737 DOI: 10.1016/j.xcrm.2022.100737

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