AI助力抗擊細胞因子風暴，可有效對抗新冠“奪命幫兇”
著名癌癥中心Fred Hutchinson的研究人員發(fā)現(xiàn)，使用AI技術識別的化合物可有效清除小鼠細胞內的炎癥反應，其在新冠感染患者或前列腺癌患者中皆有應用前景。
摘要：大約15%-20%的新冠感染者會出現(xiàn)急性感染癥狀，進而發(fā)展為過度炎癥，這種炎癥由體內的細胞因子風暴所引起。著名癌癥中心Fred Hutchinson的研究人員發(fā)現(xiàn)，使用AI技術識別的化合物可有效清除小鼠細胞內的炎癥反應，其在新冠感染患者或前列腺癌患者中皆有應用前景。
據Fred Hutchinson癌癥研究中心報道，該中心的研究人員已經使用機器學習、深度神經網絡和其他人工智能工具來篩選、識別和驗證少數已被FDA批準的藥品中的化合物，驚喜地發(fā)現(xiàn)這些化合物可應對新冠急性感染患者和前列腺癌患者體內發(fā)生的細胞因子風暴。
細胞因子風暴，也稱為高細胞因子血癥或免疫系統(tǒng)反應失控，是在人類和其他動物體內發(fā)生的生理學反應，其中由先天免疫系統(tǒng)引起的不受控制和過度釋放促炎細胞因子是主因。通常，細胞因子是機體對感染的免疫反應的一部分，但是它們的突然釋放會導致多系統(tǒng)器官衰竭甚至死亡[1]。細胞因子風暴是許多在ICU中掙扎求生的COVID-19患者的主要敵人，也是新冠疫情中引發(fā)患者死亡的一個重要因素。
上述相關研究以題為“Machine learning identifies molecular regulators and therapeutics for targeting SARS-CoV2-induced cytokine release”的論文發(fā)表在Molecular Systems Biology上（圖1）。
圖1 研究成果（圖源：[2]）
通訊作者Gujral表示，在新冠病毒肆虐的背景下，識別和驗證FDA批準的或臨床級的化合物，可有效抑制炎性細胞因子的產生（圖2）。例如，研究組發(fā)現(xiàn)，一種名叫波納替尼的多酶抑制劑是一種有效的細胞因子抑制劑，已被FDA批準用于某些白血病患者，可以應對SARS-CoV-2及其新興變體中的炎癥反應。
圖2 系統(tǒng)生物學家Taran Gujral博士（圖源：[2]）
此外，Gujral與Pete Nelson博士團隊合作的一項癌癥研究以題為“Computational modeling identifies multitargeted kinase inhibitors as effective therapies for metastatic, castration-resistant prostate cancer”的論文發(fā)表在《美國國家科學院院刊》上，該研究表明這種基于人工智能發(fā)現(xiàn)的藥物在一種轉移性去勢抵抗性前列腺癌中同樣有效（圖3）[3]。
圖3 相關研究成果（圖源：[4]）
為了弄清具體路徑，該團隊決定專注于激酶——一種協(xié)調細胞內分子通路的酶，它可以對細胞因子從釋放到細胞生長的整個過程進行調節(jié)。利用細胞因子調節(jié)激酶的作用，Gujral實驗室的Vijay開發(fā)了算法來模擬細胞如何對428種單獨的激酶抑制劑作出反應。
Gujral開發(fā)的“多藥理學”AI方法將數學與激酶抑制劑相結合。每種抑制劑作用于一組不同的激酶，然后研究人員使用復雜的計算方法去探究答案。通過此種方法，研究人員能夠縮小對刺突蛋白介導的細胞因子釋放貢獻大的激酶范圍，發(fā)現(xiàn)了一些和細胞因子風暴途徑相關且對研究有幫助的其他激酶。
Gujral表示，此種新型的藥理學方法具有廣闊的應用潛力，因為它可以以相對客觀的方式識別所有可能對細胞因子釋放產生重要影響的下游激酶。此次研究的“細胞因子風暴”現(xiàn)象并非特定于COVID-19感染中，而是可以更深入研究免疫細胞應如何應對病毒攻擊、細菌或癌癥的威脅，具有很高的研究價值。
題圖來源：搜狐網，僅用于學術交流。
撰文|露娜
排版|木子久
參考資料：
[1]https://www.news-medical.net/health/What-is-Cytokine-Storm.aspx
[2]Chan M, Vijay S, McNevin J, et al. Machine learning identifies molecular regulators and therapeutics for targeting SARS-CoV2-induced cytokine release. Mol Syst Biol. 2021 Sep;17(9):e10426. doi: 10.15252/msb.202110426. PMID: 34486798; PMCID: PMC8420181.
[3]https://www.fredhutch.org/en/news/center-news/2021/09/hutch-scientists-using-ai-identify-potential-covid-cancer-therapies.html
[4]Bello T, Paindelli C, Diaz-Gomez LA, et al. Computational modeling identifies multitargeted kinase inhibitors as effective therapies for metastatic, castration-resistant prostate cancer. Proc Natl Acad Sci U S A. 2021 Oct 5;118(40):e2103623118. doi: 10.1073/pnas.2103623118. Epub 2021 Sep 30. PMID: 34593636; PMCID: PMC8501846.
