11 C
Брюссель
Суббота, Март 18, 2023

Как искусственный интеллект может помочь в создании и оптимизации лекарств для лечения опиоидной зависимости

ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ: Информация и мнения, воспроизведенные в статьях, принадлежат тем, кто их излагает, и они несут ответственность за это. Публикация в The European Times автоматически означает не одобрение точки зрения, а право на ее выражение.

SciTech Daily
SciTech Dailyhttps://www.scitechdaily.com
SciTechDaily предлагает лучшее интеллектуальное, информированное освещение и анализ науки и техники, которые вы можете найти ежедневно, от огромного количества великих писателей и отличных исследовательских институтов.

Соединение, созданное инструментами на основе искусственного интеллекта, по прогнозам, связывается с каппа-опиоидным рецептором. Предоставлено: Изображение предоставлено Лесли Салас Эстрада.


Исследователи обращаются к искусственному интеллекту для создания и оптимизации потенциальных новых лекарств, чтобы помочь людям с опиоидной зависимостью.

По оценкам, около трех миллионов американцев страдают расстройством, связанным с употреблением опиоидов, и каждый год более 80,000 XNUMX американцев умирают от передозировок. Опиоидные препараты, такие как героин,

фентанил
Фентанил — синтетический опиоид. наркотик это похоже на морфин, но в 50-100 раз сильнее. Он используется для лечения сильной боли, такой как боль от рака или хирургического вмешательства, и обычно вводится с помощью инъекции или трансдермального пластыря. Фентанил также можно использовать в рекреационных целях, и его использование было связано со значительным увеличением смертности от передозировки опиоидами в последние годы. Из-за своей высокой активности фентанил может быть опасен даже в малых дозах, и его использование должно находиться под пристальным наблюдением врача.

” data-gt-translate-attributes="[{"attribute":"data-cmtooltip", "format":"html"}]">фентанил, оксикодон и морфин активируют опиоидные рецепторы. Активация мю-опиоидных рецепторов приводит к облегчению боли и эйфории, а также к физической зависимости и уменьшению дыхания. Последнее и приводит к летальному исходу в случае передозировки наркотиков.


Доклинические исследования показали, что блокирование каппа-опиоидных рецепторов может предложить многообещающий фармакологический подход к лечению опиоидной зависимости. Открывая лекарства, которые ингибируют каппа-опиоидные рецепторы, Лесли Салас Эстрада в лаборатории Марты Филизола в Медицинской школе Икана на горе Синай надеется облегчить зависимость от опиоидов. Салас Эстрада, научный сотрудник, представит свою работу в понедельник, 20 февраля, на 67-м ежегодном собрании биофизического общества в Сан-Диего, Калифорния.

Известно, что каппа-опиоидные рецепторы опосредуют вознаграждение мозга. «Если вы зависимы и пытаетесь бросить, в какой-то момент у вас появятся симптомы отмены, и их может быть очень трудно преодолеть, — объяснил Салас Эстрада, — после длительного воздействия опиоидов ваш мозг перенастраивается на нужно больше лекарств. На животных моделях было показано, что блокирование активности каппа-опиоидных рецепторов снижает потребность в употреблении наркотиков в период отмены».

Однако поиск лекарств, способных блокировать активность белка, такого как каппа-опиоидный рецептор, может оказаться длительным и дорогостоящим процессом. Использование вычислительных инструментов может сделать его более эффективным, но на скрининг миллиардов химических соединений могут уйти месяцы. Вместо этого Salas Estrada использует искусственный интеллект (ИИ) для оптимизации процесса.


«Преимущество искусственного интеллекта в том, что он может брать огромные объемы информации и учиться распознавать из нее закономерности. Итак, мы считаем, что

обучение с помощью машины
Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта (ИИ), которое занимается разработкой алгоритмов и статистических моделей, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или решения без явного программирования для этого. Машинное обучение используется для выявления закономерностей в данных, классификации данных по различным категориям или прогнозирования будущих событий. Его можно разделить на три основных типа обучения: контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением.

” data-gt-translate-attributes=”[{“attribute”:”data-cmtooltip”, “format”:”html”}]”>машинное обучение может помочь нам использовать информацию, которая может быть получена из больших химических баз данных разрабатывать новые лекарства с нуля. И таким образом мы потенциально можем сократить время и затраты, связанные с открытием лекарств», — сказала она.

Используя информацию о каппа-опиоидном рецепторе и известных лекарствах, они обучили компьютерную модель генерировать соединения, которые могут блокировать рецептор, с помощью алгоритма обучения с подкреплением, который поощрял свойства, благоприятные для лекарственного лечения.

На данный момент команда идентифицировала несколько соединений, которые обладают многообещающими свойствами, и они работают с коллегами над их синтезом и, в конечном итоге, тестированием их способности блокировать каппа-опиоидный рецептор в клетках, прежде чем тестировать их на животных моделях на предмет безопасности и эффективности. В конечном итоге Салас Эстрада сказал: «Мы надеемся, что сможем помочь людям, борющимся с зависимостью».


- Реклама -

Еще от автора

- Реклама -

Должен прочитать

- Реклама -

Последние статьи