网络医学使药物再利用更加有效

在这项由São Paulo Research Foundation-FAPESP支持的研究中，巴西研究人员将与精神疾病相关的基因信息进行了关联神经系统疾病而被批准用于治疗其他疾病的药物可能会抑制或激活这些基因。

该研究确定了63种针对31个基因的药物，以及可供测试的潜在候选药物阿尔茨海默氏症帕金森病亨廷顿病抑郁症焦虑、躁郁症、精神分裂症和自闭症。共有1588个基因与722种药物相关。

除了确定这些候选药物，研究人员还开发了一种新的药物筛选方法，可用于其他疾病的研究。然后，他们在另一项研究中应用了这种新方法，目的是重新利用药物进行治疗新型冠状病毒肺炎．“我们生产的知识比我们吸收的要多得多。科学杂志每年发表100多万篇文章，所以除了自己的研究兴趣外，不可能了解其他领域的文献。”巴西São大学保罗药物科学学院(FCF-USP)教授、炎症疾病研究中心(CRID)高级研究员Helder Nakaya说。

一个新颖的方法

药物开发需要大量的时间和金钱。因为现有药物已经通过了相关的安全测试，所以重新利用药物可能是一条重要的捷径。通常的方法是研究药物和疾病如何共享分子机制。为了使这些关联更有效，研究人员使用了一个机器学习被称为网络医学的方法，以调查精神和神经障碍的分子特征和机制。

网络医学是一个新兴的领域，结合了系统生物学和网络科学，以了解基因如何相互作用的疾病和健康。Nakaya解释说:“我们组织并构建了一个与相关药物和基因信息相关的精神和神经疾病知识网络。”“网络医学使用图论来分析这些复杂的相互作用，并提出从未测试过的药物来治疗某些疾病。”

该小组利用IBM沃森药物发现(WDD)以及他们自己实验室开发的项目，从过去50年发表的数百万篇科学论文中挖掘信息，并构建了一个连接疾病、基因和药物知识的网络。“IBM WDD可以阅读超过2000万篇文章，速度比人类快得多。计算机使用机器学习算法，根据文章中的信息，如某些物质的基因激活和抑制，以及这些过程与心理健康问题之间的联系，做出关联。”“这不是魔法。你不能只按一个按钮就能得到结果。很难识别出有意义的关联。”

指导未来研究的工具

研究人员为药物再利用研究找到了全新的候选药物。分析结果显示，以前从未被描述为治疗精神疾病和神经疾病的替代品的药物。我们希望其他研究人员将使用我们的研究得出的清单，开始在体外和动物身上进行测试，如果一切顺利，在未来的临床试验中，确定这些药物是否真的对指定的疾病有效，”论文的第一作者托马斯·迪亚斯(Thomaz Lüscher Dias)说。这项研究是他的博士研究的一部分，得到了教育部高等教育人才改善协调(CAPES)的支持，并由中谷指导。

将机器学习和网络医学相结合，使药物再利用过程更加有效。迪亚斯说:“我们可以利用我们的研究结果来分析一个小得多、更坚定的可能候选人名单，而不是筛选2000名可能候选人，然后测试他们中哪些人可以治疗一种疾病。”

在即将发表的一项研究中，中谷领导的研究小组进行了实验室实验，以测试清单上的一种药物用于治疗精神分裂症的效果。“我们已经建立了一个研究合作，以确定这种药物的治疗是否有效。实验验证是证明这些分析的实用性的基础，”他说。

研究人员还利用这种方法来寻找药物、基因和COVID-19之间的相关性。“在这种情况下，我们正在利用有关所有类型病毒引起的传染病以及与严重COVID-19有关的主要问题的大量信息，寻找关联，并创建连接基因和可用于治疗疾病的药物的网络。在当前的危机中，有必要缩小研究范围。网络医学可以帮助我们集中精力，”他说。