أخبار عاجلة
الرئيسية / الصحة / تربط أداة التعلم الآلي مفتوحة المصدر أهداف الدواء بردود الفعل السلبية

تربط أداة التعلم الآلي مفتوحة المصدر أهداف الدواء بردود الفعل السلبية


يقوم العلماء بتطوير أداة قائمة على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بأحداث المخدرات الضارة. مثل هذه الأحداث مسؤولة عن حوالي 2 مليون حالة دخول للمستشفيات الأمريكية سنويًا. يمكن أن يتيح النظام المجاني المفتوح المصدر تصميمًا أكثر أمانًا للأدوية ، ويحسن سلامة الأدوية.
أنشأت مجموعة متعددة الباحثين من المؤسسات بقيادة كلية الطب بجامعة هارفارد ومعاهد نوفارتيس للأبحاث الطبية الحيوية أداة تعلم آلي مفتوحة المصدر تحدد البروتينات المرتبطة بالآثار الجانبية للمخدرات.

يقدم العمل ، الذي نُشر في 18 يونيو في دورية لانسيت EBioMedicine ، طريقة جديدة لتطوير أدوية أكثر أمانًا من خلال تحديد التفاعلات الضائرة المحتملة قبل أن يصل المرشحون للأدوية إلى التجارب السريرية البشرية أو يدخلون السوق كأدوية معتمدة.

تقدم النتائج أيضًا نظرة ثاقبة حول كيفية استجابة جسم الإنسان لمركبات الدواء على المستوى الجزيئي بالطرق المرغوبة وغير المقصودة.

قال روبرت إيتسوارت ، الباحث المشارك في الورقة البحثية في علم الوراثة في المختبر: “التعلم الآلي ليس رصاصة فضية لاكتشاف الأدوية ، لكنني أعتقد أنه يمكن أن يسرع العديد من الجوانب المختلفة في العملية الصعبة والطويلة لتطوير أدوية جديدة”. ستيرلنغ تشيرشمان في معهد بلافاتنيك في HMS. لم يشارك تشورشمان في الدراسة.

وقالت إيتسوارت: “على الرغم من أنه لا يستطيع التنبؤ بجميع الآثار السلبية المحتملة ، فإننا نأمل أن يساعد عملنا الباحثين على اكتشاف المشاكل المحتملة في وقت مبكر وتطوير عقاقير أكثر أمانًا في المستقبل”.

تتراوح الآثار الجانبية للأدوية ، المعروفة تقنيًا باسم التفاعلات الضائرة للأدوية ، من خفيفة إلى مميتة. قد تحدث إما عند تناول دواء كما هو موصوف أو نتيجة لجرعات غير صحيحة أو تفاعل العديد من الأدوية أو الاستخدام خارج التسمية (تناول دواء لشيء آخر غير ما تمت الموافقة عليه). ردود الفعل السلبية للأدوية مسؤولة عن مليوني حالة دخول للمستشفيات الأمريكية كل عام ، وفقًا لوزارة الصحة والخدمات الإنسانية ، وتحدث خلال 10 إلى 20 في المائة من حالات الاستشفاء ، وفقًا لدليل Merck.

قام الباحثون ومقدمو الرعاية الصحية بتطبيق العديد من التكتيكات على مدى عقود لتجنب أو على الأقل تقليل التفاعلات الضائرة للأدوية. ولكن نظرًا لأن دواء واحد غالبًا ما يتفاعل مع بروتينات متعددة في الجسم – لا يقتصر دائمًا على الأهداف المقصودة – فقد يكون من الصعب التنبؤ بما قد يحدثه الدواء ، إن وجد ، من الآثار الجانبية. وإذا انتهى الأمر بالدواء إلى حدوث رد فعل سلبي ، فقد يكون من الصعب تحديد أي من أهداف البروتين التي يمكن أن تكون مسؤولة.

في الدراسة الجديدة ، أخذ الباحثون قاعدة بيانات موجودة واحدة من التفاعلات الدوائية الضارة المبلغ عنها وقاعدة بيانات أخرى تحتوي على 184 بروتينًا من المعروف أن عقاقير معينة تتفاعل معها غالبًا. ثم قاموا ببناء خوارزمية كمبيوتر لتوصيل النقاط.

“التعلم” من البيانات ، اكتشفت الخوارزمية 221 ارتباطًا بين البروتينات الفردية والتفاعلات الدوائية الضارة المحددة. بعضها معروف وبعضها جديد.

أشارت الجمعيات إلى البروتينات التي من المحتمل أن تمثل أهدافًا دوائية تساهم في آثار جانبية معينة وأي بروتينات أخرى قد تكون من المارة الأبرياء.

استنادًا إلى ما تعلّمه بالفعل ، وتعززه بأي بيانات جديدة يطعمها الباحثون ، قد يساعد البرنامج الأطباء والعلماء على توقع ما إذا كان المرشح الدوائي الجديد من المحتمل أن يتسبب في آثار جانبية معينة من تلقاء نفسه أو عند دمجه مع معين الأدوية. يمكن أن تساعد الخوارزمية في هذه التوقعات قبل اختبار الدواء على البشر ، بناءً على التجارب المعملية التي تكشف عن البروتينات التي يتفاعل معها الدواء.

الأمل هو رفع احتمالية أن يثبت مرشح الدواء أنه آمن للمرضى قبل وبعد وصوله إلى السوق.

قال Ietswaart: “يمكن أن يقلل هذا من المخاطر التي يواجهها المشاركون في الدراسة خلال التجارب السريرية الأولى داخل الإنسان ويقلل من المخاطر التي يتعرض لها المرضى إذا حصل دواء على موافقة إدارة الغذاء والدواء ودخل في الاستخدام السريري”.

اخترق آثارك الجانبية

ولد المشروع في هاكاثون العلوم الكمية التي نظمتها معاهد نوفارتيس للأبحاث الطبية الحيوية (NIBR) في 2018.

قدم لازلو أوربان ، الرئيس العالمي للصيدلة الثانوية قبل السريرية في NIBR ، بعض المشاكل التي يواجهها فريقه عند تقييم سلامة المرشحين الجدد للأدوية. قفزت مجموعة من طلاب الدراسات العليا والباحثين في منطقة بوسطن في الهاكاثون لتطبيق معرفتهم بعلوم البيانات والتعلم الآلي.

قال أوربان إنه في معظم الأحيان ، تنتهي مشاريع الهاكاثون كتمارين تعليمية. لكن في هذه المناسبة النادرة ، أدى التفاعل القوي والدائم للعلماء الملهمين من مؤسسات مختلفة إلى تطبيق جديد نُشر في مجلة تحظى باحترام كبير ، على حد قوله.

أصبح أربعة أعضاء من مجموعة هاكاثون الأصلية مؤلفين مشاركين في البحث: Ietswaart في HMS ، و Seda Arat من The Jackson Laboratory ، و Amanda Chen من MIT ، و Saman Farahmand من جامعة ماساتشوستس بوسطن. آرات الآن في فايزر. عضو آخر في الفريق ، بومجون كيم من جامعة نورث إيسترن ، مؤلف مشارك. أصبح أوربان كاتبًا كبيرًا للصحيفة.

لمعالجة المشكلة ، قام الفريق ببناء خوارزمية التعلم الآلي الخاصة بها وتطبيقها على مجموعتين كبيرتين من البيانات: واحدة من Novartis بمعلومات عن البروتينات التي يتفاعل معها كل 2000 دواء وواحدة من إدارة الغذاء والدواء مع 600000 تقرير طبي عن تفاعلات دوائية ضارة في المرضى.

قال Ietswaart إن الخوارزمية أنتجت معلومات قوية إحصائيًا حول كيفية مساهمة البروتينات الفردية في ردود الفعل السلبية الموثقة.

وقال “إنه يقترح الاستجابة الفسيولوجية لإزعاج بروتين معين – أو الجين الذي يصنعه – على المستوى الجزيئي”.

دعمت العديد من النتائج الملاحظات السابقة ، مثل الارتباط بروتين hERG يمكن أن يسبب عدم انتظام ضربات القلب. عززت نتائج كهذه ثقة الباحثين بأن الخوارزمية تعمل بشكل جيد.

نتائج أخرى ، ومع ذلك ، كانت غير متوقعة.

على سبيل المثال ، اقترحت الخوارزمية أن البروتين PDE3 مرتبط بأكثر من 40 تفاعلًا ضارًا للأدوية. عرف الأطباء والباحثون لسنوات أن مثبطات PDE3 – العلاجات الشائعة المضادة للتخثر لفشل القلب الحاد ، والوقاية من السكتة الدماغية ومضاعفات النوبات القلبية المعروفة باسم صدمة قلبية – يمكن أن تسبب عدم انتظام ضربات القلب وانخفاض عدد الصفائح الدموية ومستويات مرتفعة من الإنزيمات تسمى الترانساميناسات ، مؤشر محتمل لتلف الكبد. ولكن لم يكن معروفًا أن استهداف PDE3 قد يزيد من خطر حدوث العديد من الآثار الجانبية الأخرى ، بما في ذلك بعض ما يتعلق بالعضلات والعظام والأنسجة الضامة والكلى والمسالك البولية والأذن.

إلى المستقبل

كما عرضت الخوارزمية تنبؤات باحتمالية أن يسبب دواء معين رد فعل سلبي معين.

ما مدى دقة تلك التوقعات الجديدة؟ لمعرفة ذلك ، قام الباحثون بتغذية معلوماتهم الخوارزمية المحدثة. حتى ذلك الحين ، كان البرنامج قد تعلم من ردود الفعل السلبية للأدوية التي تم الإبلاغ عنها حتى عام 2014. وأضاف الفريق التقارير التي تم جمعها من عام 2014 حتى عام 2019 ، والتي كشف بعضها عن آثار جانبية لم يتم ملاحظتها من قبل من أدوية معينة.

من المؤكد أن العديد من تنبؤات الخوارزمية غير المثبتة سابقًا تتطابق مع التقارير الواقعية الأخيرة.

قال إيتسوارت: “ما بدا وكأنه تنبؤات إيجابية كاذبة أثبت أنه غير صحيح على الإطلاق عندما أصبحت التقارير الجديدة متاحة”.

للتأكد من أن الخوارزمية موثوقة ، قارن الفريق نتائجها بملصقات الأدوية ، وأجرى تعدين نصوص المؤلفات العلمية واستخدم تقنيات تحقق أخرى.

على الرغم من أن الباحثين عززوا النموذج بقدر الإمكان ، إلا أنه لا يزال يقيم أقل من 1 في المائة من 20000 جين في الجينوم البشري.

قال إيتسوارت: “إن عملنا ليس بأي حال من الأحوال الفهم الكامل لأحداث الدواء الضائرة لأن العديد من الجينات والبروتينات الأخرى قد تساهم والتي لا يتوفر لها فحص أو لم يتم اختبار أي أدوية”.

شاهد أيضاً

مضادات القلق والآثار المضادة للاكتئاب من جرعة واحدة من مخدر تستمر بعد سنوات في مرضى السرطان

متابعةً للدراسة التاريخية لعام 2016 ، وجد الباحثون أن العلاج بجرعة واحدة لمرة واحدة من …

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.