基于AI的巴氏药物相互作用分析

韩国科学技术院生物化学工程系的李生玉教授的研究团队开发了一种先进的基于人工智能的药物相互作用预测技术，分析了用作治疗的Paxlovid成分与其他处方药之间的相互作用。

本文发表在《美国国家科学院院刊》在线版上。

在这项研究中，研究团队开发了DeepDDI2，这是DeepDDI的高级版本，DeepDDI是他们在2018年开发的基于AI的药物相互作用预测模型。DeepDDI2能够计算和处理总共113种药物 - 药物相互作用(DDI)类型，超过现有DeepDDI涵盖的86种DDI类型。

研究小组使用 DeepDDI2 来预测 Paxlovid(一种 治疗方法)的成分(利托那韦、nirmatrelvir)与其他处方药之间的可能相互作用。研究小组表示，虽然在患者中，患有高血压和糖尿病等慢性病的高风险患者可能会服用其他药物，但Paxlovid的药物相互作用和药物不良反应尚未得到充分分析。

这项研究是根据观察继续使用该药物如何导致严重和不必要的并发症而进行的。

Paxlovid是由美国制药公司辉瑞公司开发的一种治疗方法，并于2021年<>月获得美国食品和药物管理局(FDA)的紧急使用批准(EUA)。

研究小组使用DeepDDI2来预测Paxrovid的成分利托那韦和nirmatrelvir如何与2，248种处方药相互作用。作为预测的结果，预计利托那韦将与1，403种处方药相互作用，nirmatrelvir与673种药物相互作用。

利用预测结果，研究小组提出了具有相同机制但药物相互作用潜力低的替代药物，用于具有高药物不良事件(ADEs)的处方药。因此，确定了124种可以减少利托那韦可能不良DDI的替代药物和239种用于nirmatrelvir的替代药物。

通过这一研究成果，可以使用深度学习技术准确预测药物相互作用(DDI)，这有望在数字医疗保健，精准医疗和制药行业发挥重要作用，在开发新药和制作处方的过程中提供有用的信息。

Sang Yup Lee教授说：“这项研究的结果在面对大流行等紧急情况时不得不求助于使用匆忙开发的药物时是有意义的，现在可以非常迅速地识别并采取必要的行动来应对药物相互作用引起的药物不良反应。

　　免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！