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斯坦福大學(xué):AI系統(tǒng)可以預(yù)測聯(lián)合用藥的副作用

來源:泰然健康網(wǎng) 時(shí)間:2024年12月06日 14:49

斯坦福大學(xué)(Stanford University)的研究人員開發(fā)出一種新的人工智能系統(tǒng)——Decagon,可預(yù)測兩種藥物聯(lián)合使用的潛在副作用。

研究人員相信,借助Decagon系統(tǒng),不僅可以幫助醫(yī)生更好地開出用藥處方,而且能幫助醫(yī)生選擇最佳藥物組合以治療復(fù)雜疾病。這一發(fā)現(xiàn)在國際計(jì)算生物學(xué)學(xué)會(International Society for Computational Biology)2018年會議上公布,并發(fā)表在《生物信息學(xué)》雜志上。

美國疾病控制與預(yù)防中心(Centers for Disease Control and Prevention)估計(jì),23%的美國人服用兩種或更多的處方藥,而65歲以上的美國人中有39%同時(shí)服用五種以上的處方藥。

斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士后馬林卡·茲尼克博士(Marinka Zitnik)在一份新聞稿中說:“檢測一種新藥與所有其他藥物的相互作用基本上是不可能完成的,因?yàn)閮H檢測一種藥物就需要5000項(xiàng)實(shí)驗(yàn)。”

研究人員說,美國市場上大約有1000種已知的藥物副作用,在所有可能的藥物之間產(chǎn)生了近1250億種可能的副作用。系統(tǒng)地研究各種藥物同時(shí)服用可能出現(xiàn)的副作用,工作量巨大,而人工智能技術(shù)能夠大大提高這項(xiàng)工作的效率。

據(jù)了解,53%的藥物副作用發(fā)生在少于3%的記錄在案的藥物組合中。

研究人員確定了人體內(nèi)1.9萬余種蛋白質(zhì)之間的相互作用機(jī)制,以及不同的藥物是如何影響這些蛋白質(zhì)的,并設(shè)計(jì)了一種方法,根據(jù)400多萬已知關(guān)聯(lián)中藥物對不同蛋白質(zhì)的靶向性,來確定副作用是如何產(chǎn)生的。

根據(jù)模擬人類大腦工作的深度學(xué)習(xí)技術(shù),研究人員設(shè)計(jì)了Decagon人工智能系統(tǒng),自主識別潛在的藥物組合副作用。

為了確定該系統(tǒng)預(yù)測聯(lián)合用藥副作用的結(jié)果是否真實(shí),研究人員在醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中尋找由Decagon系統(tǒng)預(yù)測的副作用的證據(jù)。結(jié)果顯示,該系統(tǒng)預(yù)測的10種聯(lián)合用藥副作用中,有一半在最近的醫(yī)療系統(tǒng)記錄中得到了證實(shí)。

例如,Decagon系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)阿托伐他?。ㄒ环N膽固醇藥物)和氨氯地平(一種血壓藥物)聯(lián)合使用會導(dǎo)致肌肉發(fā)炎。該結(jié)論得到了證實(shí),2017年的一份病例報(bào)告表明,某患者服用這兩種藥物后確實(shí)出現(xiàn)了嚴(yán)重的肌肉發(fā)炎問題。

研究人員還發(fā)現(xiàn),平均每種藥物有159種副作用,最常見的副作用是惡心、嘔吐、頭痛、腹瀉和皮炎。斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)副教授Jure Leskovec說:“令人驚訝的是,蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)揭示了許多藥物的副作用?!?/p>

研究人員希望將他們的系統(tǒng)擴(kuò)展到兩種以上的藥物組合中,并為醫(yī)生創(chuàng)造一種更方便的工具。

“目前,藥物副作用基本上是靠偶然發(fā)現(xiàn)的,我們的方法有可能帶來更有效和更安全的醫(yī)療保健?!盠eskovec說。

原文來源:UPI

原文標(biāo)題:AI system can predict side effects of drug combinations

關(guān)鍵詞:

斯坦福大學(xué),AI,用藥,研究人員,人工智能,蛋白質(zhì),處方藥,藥物

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