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金牛3娱乐老药新用治疗新冠疾病?网络医学框架加速药物研发
作者:管理员    发布于:2021-11-12 11:46    文字:【】【】【

  》);中医药由其整体观思想引导,在这一块其实出发更早,上世纪就发展了说明中药多成分、多靶点协同作用的 霰弹理论 ,随后也涌现了一批重要的网络药理学研究(《生物网络 集智百科》中有提及)。

  总之,研究者确实发现,S&W 药物靶向位于新冠疾病模块网络附近的相互作用组邻域,这可能解释了它们的抗病毒能力,并提示了网络方法的重要前景。

  药物研发流程是循序渐进的,随着证据等级不断向上,从细胞、动物实验,到多期临床试验。有研究用 VeroE6 细胞(一种非人灵长类动物细胞)对 12000 种化合物进行体外筛选 [ 1 ] ,鉴定了 100 种抑制病毒感染的化合物,然而其中只有 39% 获得了美国食品和药物管理局 ( FDA ) 的批准,其余的处于临床前阶段,距离患者使用还需要数年时间。相比之下,这里优先筛选的 918 种药物中有 96% 获得了 FDA 批准,可以迅速进入临床试验。另外,暴力筛选的 0.8% 的命中率远低于本研究,如 CRank 在 E918 数据集的前 100 种药物中有 9% 命中率,CRank 的前 800 种药物包含 77 种 S&W 药物中的 58 种(图 3)。而通过专业知识和数据校正可进一步提高命中率。

  还有一点值得注意的是,尽管传统药物研发流程中必定包括一定比重的临床前实验(正如本研究采用 E918 数据集作为 ground truth),但是由于细胞、动物与人体差异巨大,其蛋白质相互作用网络不同且通常更加简化,潜在有效的药物很可能会在此类传统流程中被筛除(此类 ground truth 不一定比模拟靠谱)。而本研究使用了人类相互作用组,因此尽管是计算机模拟,在某些层面实际反而更加接近真实人体的情形。那么到底是否应该仅用此类实验去判定虚拟筛选的效果呢?这显然将对传统的药物研发流程提出挑战。

  总而言之,这里介绍的方法学进步不仅为新冠提供了潜在的候选药物,而且提供了一个有原理保障的算法工具集,用于传统从头研发因金钱和时间成本而无能为力之处。

  为什么新冠病毒容易在大城市间快速传播?为什么个别电站故障可以引起大范围停电?为什么手机芯片会带来国家之间的经济博弈?怎样识别社交媒体上的关键信息节点?怎样辨别社群组织内部隐藏的关键人物?怎样判定企业在上下游经济体系中的位置?……一系列真实世界问题的挑战,催生了复杂网络研究的快速兴起。网络科学正在成为 21 世纪的新通识。

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