budetlyanin108

Category:

Д-р Я. Х. Тагучи - Открытие лекарств In Silico для С19 с использованием метода НИП

Открытие лекарств in silico полезно для скрининга и идентификации большого количества соединений-кандидатов в лекарственные средства, что невозможно при использовании классических экспериментальных подходов. Доктор YH Taguchi из Университета Тюо, Япония, разработал вычислительную технику, известную как «неконтролируемое извлечение признаков(НИП) на основе тензорного разложения». Он успешно применил это как метод открытия лекарств на основе фенотипа in silico для перепрофилирования известных лекарств от КВ 2, и успешно определил различные известные противовирусные препараты в качестве жизнеспособных кандидатов для успешного лечения C19.

Математическая основа для открытия лекарств In Silico

С января 2020 года пандемия C19 серьезно затронула сообщества по всему миру, что побудило ученых искать новые эффективные лекарства, которые могли бы бороться с этой болезнью. Чтобы использовать старые лекарства для лечения C19, мы должны сначала понять механизм, с помощью которого КВ2 успешно проникает в клетки человека, вызывая начало болезни. Благодаря достижениям в области информационных технологий новый подход, известный как эксперименты in silico , привел к появлению сообщений о большом количестве лекарственных соединений-кандидатов, которые могут быть полезны для лечения C19. В биомедицинских исследованиях эксперимент in silico проводится с помощью компьютерного моделирования.

Доктор Я. Х. Тагучи и его команда из факультета физики Университета Тюо, Япония, разработали вычислительные методы, которые могут поддерживать эксперименты in silico , позволяя исследователям прогнозировать функцию белков, обнаруживать потенциальные молекулы, подобные лекарствам, и выявлять генетические мутации, вызывающие болезни. .

Поскольку заболевание изменяет экспрессию генов, неудивительно, что существуют определенные наборы генов, для которых измененные паттерны экспрессии могут действовать как биомаркеры для определения наличия заболевания и оценки прогрессирования заболевания. Доктор Тагучи и его сотрудники ранее использовали математический метод, известный как «неконтролируемое извлечение признаков (FE) на основе тензорной декомпозиции (TD)», и применили его к набору данных профиля экспрессии генов, полученному из печени мыши, инфицированной вирусом гепатита мышей, по мнению исследователей. многие в качестве подходящей модели заражения  человека КВ2. Результаты исследования были недавно опубликованы в апреле 2021 года.

Основная цель методов, разработанных доктором Тагучи, - выполнить выбор характеристик, что означает выбор небольшого или ограниченного числа критических переменных из очень большого числа переменных. Стратегии выбора характеристик можно разделить на контролируемые и неконтролируемые. Как правило, контролируемые стратегии более популярны, чем неконтролируемые. Это связано с тем, что цель выбора функции обычно ясна пользователю. Несмотря на это, использование неконтролируемого выбора функций обеспечивает лучший выбор, когда метки классов для больших наборов данных неясны или недоступны.

В сентябре 2020 года команда доктора Тагучи опубликовала результаты успешного применения неконтролируемой стратегии, способной предсказать лекарственные соединения-кандидаты против C19 без предварительного знания эффективных известных соединений. Команда проанализировала профили экспрессии генов нескольких линий клеток рака легких, инфицированных КВ2, в присутствии или в отсутствие нескольких противовирусных препаратов. Все профили экспрессии генов были получены из общедоступной базы данных.

SBDD может находить соединения-кандидаты в лекарственные препараты при отсутствии структурного сходства с известными лекарствами и требует огромных вычислительных ресурсов для «стыковки» моделирования между соединениями и белками. Подход доктора Тагучи на основе неконтролируемого FE на основе TD успешно преодолел ограничения, связанные с SBDD, предсказав набор эффективных соединений-кандидатов в лекарственные средства, которые могут лечить C19.

Тензорная декомпозиция как метод извлечения признаков

Один из классических подходов, используемых для определения значимых переменных, - это проведение статистического теста. Этот тест будет вычислять вероятность того, что желаемое свойство может появиться случайно, а не быть связано с определенной функцией. Например, если изменение гена или набора генов следует за началом болезни, вероятность того, что это произойдет случайно, будет довольно мала. В сценариях, где есть очень большое количество переменных и небольшое количество наблюдений, как в геномной науке, эта стратегия часто терпит неудачу. Чтобы выполнить выбор функций в этих сценариях, доктор Тагучи успешно применил математический подход, известный как тензорное разложение.

Тензоры - это функция линейной алгебры, они находятся на вершине иерархии, которая включает скаляры, векторы и матрицы. Скаляры - это простые числовые значения, такие как масса объекта или цена выставляемого на продажу предмета. Векторы состоят из набора скаляров. Элементы, составляющие векторы, представлены добавлением суффикса к скалярам, ​​например, x j , где x - это скалярное значение, а j - суффикс, представляющий целое число. Это означает, что значение вектора зависит как от x, так и от j .

Поскольку векторы состоят из скаляров, матрицы X состоят из x векторов. Любой вектор x, принадлежащий матрице, должен иметь суффиксы j и i ( x ij ). Например, компонент j векторов в матрице может быть таким элементом, как «Хлеб», «Рыба» или «Свинина», значение которого может варьироваться в пределах определенных категорий, обозначенных как « i », где i 1 , например, «Масса», i 2 - «Цена», i 3 - «Калории».

Поскольку векторы состоят из скаляров, а матрицы состоят из векторов, тензоры могут быть составлены из матриц. Предположим, у нас есть образцы продуктов в двух разных магазинах. Теперь мы можем определить тензор X ijk , который описывает j- ю характеристику, приписываемую i- му продукту в k- м магазине.

Технику тензорной декомпозиции можно применить к большому количеству экспериментальных условий. Например, если экспрессия генов измеряется для различных тканей, взятых у разных пациентов, экспрессия генов лучше представлена ​​не в матрице, а в виде тензора, где пациенты против тканей против генов являются параметрами, которые определяют тензор.

Ivepмekтин(иве): многообещающее лечение C19

Неконтролируемый FE на основе TD был применен к профилям экспрессии генов множественных линий клеток рака легких, инфицированных КВ2. Пять клеточных линий подверглись двум различным видам лечения: одной с КВ2 и одной с имитацией лечения. В итоге было 30 образцов, поскольку каждую пару клеточных линий / обработку анализировали в трех повторностях (5 клеточных линий x 2 обработки x 3 повтора = 30 образцов). Поскольку в настоящее время не хватает известных лекарств, эффективных для лечения КВ2, подход к поиску лекарств, основанный на лигандах, не будет полезен, поскольку он основан на известных структурах соединений. С другой стороны, SBDD требует огромных вычислительных ресурсов, таких как суперкомпьютеры, в то время как метод доктора Тагучи может выполняться со стандартными вычислительными серверами, которые можно приобрести даже с ограниченным бюджетом.

Исследователи идентифицировали несколько соединений-кандидатов, которые могут значительно изменить экспрессию 163 генов, выбранных неконтролируемым FE на основе TD. Все 163 выбранных гена отвечают за экспрессию белков, которые значительно взаимодействуют с протеомом вируса SC0V, который тесно связан с КВ2. Были успешно идентифицированы многие лекарственные средства, особенно противовирусные, в том числе флутиказон, аторвастатин, гентамицин и многие другие. Процесс скрининга выявил ИВЕ как многообещающее средство от C19. Иве, который ранее считался антипаразитарным препаратом, недавно был включен в клинические испытания КВ2.

Подводя итоги: замечательный прогресс

Доктор Тагучи и его сотрудники предложили усовершенствованный метод неконтролируемого машинного обучения для выявления многочисленных многообещающих соединений-кандидатов в лекарственные препараты, которые могут лечить инфекцию C19. Применительно к профилям экспрессии пула генов из клеточных линий рака легких, инфицированных КВ2, метод выявил многочисленные лекарственные соединения, которые значительно изменили экспрессию генов, что указывает на изменение прогрессирования заболевания. Исследование было направлено на консолидацию аналогичной стратегии, ранее применявшейся доктором Тагучи для понимания инфекционного процесса вируса гепатита мышей, хорошо изученной модели C19.

Чтобы подтвердить значение 163 генов в контексте заболеваний человека, доктор Тагучи и его сотрудники сравнили гены с теми, которые, как было установлено, взаимодействуют с КВ2 у людей. 163 гена, идентифицированные в этом исследовании, оказались связаны с человеческими генами, о которых ранее сообщалось, что они взаимодействуют с протеомом КВ2, способствуя прогрессированию заболевания.

Хотя недавно сообщалось, что иве ингибирует репликацию КВ2 in vitro , насколько известно д-ру Тагучи, его команда была первой, кто сообщил об обнаружении in silico иве как возможного препарата КВ2 посредством неконтролируемого выделения признаков.  Большинство методов in silico для открытия лекарств представляют собой контролируемые стратегии, требующие известных отношений мишень-лекарство или лекарство-заболевание, которые в настоящее время недоступны для КВ2. Кроме того, поскольку иве был впервые идентифицирован как антипаразитарный препарат, ни один из предыдущих контролируемых in silico подходов не рассматривал его, подтверждая замечательную эффективность неконтролируемого подхода, разработанного доктором Тагучи и его сотрудниками.

https://www.scientia.global/dr-y-h-taguchi-in-silico-drug-discovery-for-covid-19-using-an-unsupervised-feature-extraction-method/

Примечание: Все сокращение, замены и др. выполнены автором блога и не имеют никакого отношения к публикациям. Сделано это по причине цензуры в некоторых соцсетях, которые борются с любым упоминаем ранней терапии и соответствующих лекарств.

Подписывайтесь на мою страницу, всегда последние РКИ, КИ, обзор мировой прессы, статьи и рекомендации о передовых методах лечения К19 : https://www.facebook.com/veniamin.zaycev/

Здесь собрано все, что будет вам интересно, все объяснено в закрепленном посте, там же есть и схема-таблица с алгоритмом и применении иве:
https://www.facebook.com/ashominfo

Группа в фб «Так победим!» все вопросы по иве и ранней терапии:
https://www.facebook.com/groups/293522279068895

Телеграм-канал «Так победим!» на случай потери связи, там публикуется то, что идет в ЖЖ и не всегда идет в ФБ:
https://t.me/takpobedimsvz

Чат по иве в телеграме:
https://t.me/takpobedi

ЖЖ: https://budetlyanin108.livejournal.com/

Error

Anonymous comments are disabled in this journal

default userpic

Your reply will be screened

Your IP address will be recorded