【研究】药物再利用的新方法：机器学习+两阶段预测法+基因表达的无监督聚类！

Yi Cong和共同作者于6月3日在《OMICS: A Journal of Integrative Biology》杂志上发表了他们的研究方法“A New Approach to Drug Repurposing with Two-Stage Prediction, Machine Learning, and Unsupervised Clustering of Gene Expression”。

https://www.liebertpub.com/doi/10.1089/omi.2022.0026

药物再利用

1988年诺贝尔生理学-医学奖获得者詹姆斯·布莱克提出“发现新药的最佳方式是从老药入手”。

所谓的药物再利用，就是老树发新芽，即对那些已经上市，或正在开发（包括开发停止）的药物进行相关研究用于新治疗用途的研发策略。而且其安全性和药代动力学均达标。

举个简单的例子：肉毒素。1979年第1次将其作为一种治疗药物应用于临床治疗斜视，至今已有30年的历史，目前已发展为治疗各种局限性张力障碍性疾病，其疗效稳定而可靠。治疗过程中医生们发现，肉毒毒素在消除皱纹方面具有更加显著的功效。很快，注射肉毒杆菌素的美容手术应运而生，并迅速风靡全球。

更有趣的是，2012年2月27日，由德国汉诺威医学院与瑞士巴塞尔大学科研人员组成的团队发表新闻公报称，在额头注射肉毒杆菌毒素可快速、明显以及持久地缓解抑郁症患者的症状。参与这项研究的汉诺威医学院精神病学专家蒂尔曼·克吕格尔说，注射肉毒杆菌毒素有可能成为一种治疗抑郁症的新方法。不过，克吕格尔指出，在这种方法得到广泛应用前，仍有一些问题需要解决，例如研究人员首先要弄清肉毒杆菌毒素的作用机理。

如果这种方法果真有效，那么肉毒素堪称药物再利用的典范！

药物再利用 X 机器学习

最近的研究，越来越多地使用计算方法，来系统性地预测新的药物靶点或药物再利用候选药物。

因为与实验性的高通量筛选相比，计算机模拟的方法更快，成本更低，并且可以作为评估数千种化合物的初始过滤步骤。因此，它们对于确定需要进一步评估和实验验证的药物的优先级是有用的。这需要应用适当的算法方法，来确定与疾病相关或特定的机制，即机器学习（计算机系统为了有效地执行特定任务，不使用明确的指令，而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究）。

而福布斯和财富网站预测，到2025年，机器人大夫将遍及美国90%的医院，取代目前人类医生80%的工作。因为机器学习，恰恰是人工智能的优势。

而Yi Cong等人的研究方法，则是在结合机器学习的基础上，又增加了两阶段预测法与基因表达的无监督聚类。

“药物再利用对新冠病毒等许多疾病的治疗方法创新具有意义。这项研究汇集了方法论创新的三股力量：机器学习、基因表达的无监督聚类和两阶段预测”，OMICS杂志主编Vural Özdemir对该方法赞誉有加——“这是对药物再利用学术研究的及时贡献，将为生命科学发现、临床试验和转化医学提供广泛的帮助。”（转化医学网360zhyx.com）

参考资料：

https://medicalxpress.com/news/2022-06-machine-learning-based-approach-drug-repurposing.html

注：本文旨在介绍医学研究进展，不能作为治疗方案参考。如需获得健康指导，请至正规医院就诊。