Использование искусственного интеллекта для улучшения лечения туберкулеза
Исследователи из Университета Тафтса разработали набор правил для выбора эффективных комбинаций препаратов против туберкулеза (ТБ), что может значительно ускорить поиск новых схем лечения.
Проблема: Для эффективного лечения ТБ, которым ежегодно заболевают 10 миллионов человек, а 1.5 миллиона умирают, требуется комбинация из трех или четырех препаратов. Тестирование 20 новых соединений во всех возможных трех- и четырехкомпонентных комбинациях дает почти 6000 вариантов, что делает процесс неэффективным.
Решение: В исследовании, опубликованном в сентябрьском номере Cell Reports Medicine, ученые использовали данные лабораторных измерений двухкомпонентных комбинаций 12 противотуберкулезных препаратов. С помощью математических моделей они вывели набор правил, которым должны удовлетворять пары препаратов, чтобы быть эффективными в составе более сложных коктейлей.
Ключевой метод: Исследователи применяют метод DiaMOND (diagonal measurement of n-way drug interactions), позволяющий системно изучать парные и высокоуровневые взаимодействия лекарств.
Результат:
- Правила позволяют заменять одну эффективную пару препаратов на другую, сохраняя уверенность в успешности всей комбинации из 3-4 лекарств.
- Этот процесс более эффективен и точен в прогнозировании успеха, чем предыдущие методы, рассматривавшие меньше комбинаций.
- Подход сокращает объем необходимого тестирования перед переходом к дальнейшим исследованиям на животных моделях (например, грызунах).
Значение: Новый подход может ускорить определение наиболее эффективных комбинаций препаратов для борьбы с туберкулезом — второй по значимости инфекционной причиной смерти в мире.