分类: 生物学 >> 病毒学 分类: 计算机科学 >> 计算机科学技术其他学科 提交时间: 2020-02-21
摘要: 新发传染病爆发流行期间,亟需提出候选药物功效与机制的科学假说。疫苗或新药研发均需要一定时间,因而药物重定位(老药新用)策略有其独特价值。但是新发疾病其病原体、宿主反应的临床数据不充分,制约了候选药物假设的提出。此阶段常根据病人临床特征进行广谱抗病毒药物的尝试。本文借鉴人工智能领域常见的启发式搜索思路,提出一种新方法(aCODE),基于前期有一定疗效提示的广谱抗病毒药,获得其宿主靶蛋白集合,在全基因组尺度上搜索与之相关性最高的基因模块组合,进而对候选化合物(如已批准上市药物、天然产物)进行模式匹配与统计检验排序。本方法可根据临床实践的进展更新输入药物,迭代输出更精准结果,输出的天然产物或中药、药食同源成分结合其它信息后可实施快速测试,形成敏捷研发测试闭环。本方法的第二版更新及其与文献证据的比对分析请参考:http://chinaxiv.org/abs/202002.00024。