斯坦福大學（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雜疾病。這一發(fā)現(xiàn)在國際計算生物學學會（International Society for Computational Biology）2018年會議上公布，并發(fā)表在《生物信息學》雜志上。

美國疾病控制與預防中心（Centers for Disease Control and Prevention）估計，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%同時服用五種以上的處方藥。

斯坦福大學計算機科學博士后馬林卡·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，因為僅檢測一種藥物就需要5000項實驗?！?/p>

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服用可能出現(xiàn)的副作用，工作量巨大，而人工智能技術能夠大大提高這項工作的效率。

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1.9萬余種蛋白質之間的相互作用機制，以及不同的藥物是如何影響這些蛋白質的，并設計了一種方法，根據(jù)400多萬已知關聯(lián)中藥物對不同蛋白質的靶向性，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習技術，研究人員設計了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)預測聯(lián)合用藥副作用的結果是否真實，研究人員在醫(yī)學文獻中尋找由Decagon系統(tǒng)預測的副作用的證據(jù)。結果顯示，該系統(tǒng)預測的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。

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)合使用會導致肌肉發(fā)炎。該結論得到了證實，2017年的一份病例報告表明，某患者服用這兩種藥物后確實出現(xiàn)了嚴重的肌肉發(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。斯坦福大學計算機科學副教授Jure Leskovec說：“令人驚訝的是，蛋白質相互作用網(wǎng)絡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

原文標題:AI system can predict side effects of drug combinations

關鍵詞:

斯坦福大學,AI,用藥,研究人員,人工智能,蛋白質,處方藥,藥物

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