Létező koronavírus gyógyszerek azonosítása Barabási Albert-László csapatától

2020 / 08 / 11 / Justin Viktor

#koronavírus #barabási albert-lászló #Network Medicine

Létező koronavírus gyógyszerek azonosítása Barabási Albert-László csapatától

Elkészült a Barabási Albert László vezette kutatócsoport végleges, tudományos ellenőrzésre bocsátott tanulmánya a Covid-19 kórokozója ellen bevethető létező gyógyszerekről. A projektet a forradalmian új hálózati orvoslás módszerei vitték sikerre.

Ahogy arról a Rakéta rendszeres olvasói már több cikkben is értesülhettek, március 23-ai kezdettel Barabási Albert László nemzetközi hírű kutatónk a koronavírus elleni projektet indított a Barabási Lab más kutatóival együtt, hogy a hálózati orvoslás (Network Medicine) eszközeivel felderítsék a COVID-19 már létező és bármikor bevethető gyógyszer-jelöltjeit, melyekről listát is késztettek, rangsorolva a potenciális gyógyszereket.

Pozitív kísérleti eredményekkel rendelkező gyógyszerek. Az a 77 gyógyszer, amelyek pozitív eredményt mutattak az in vitro tesztekben. A lila színnel jelölt gyógyszerek erős hatást mutattak, a narancssárga színkódú gyógyszerek gyenge hatást mutattak.

Mi a Network Medicine?

A hálózati orvoslás a hálózatok tudományának alkalmazása a betegségek azonosítására, megelőzésére és kezelésére. Ez a terület a hálózati topológia és a hálózati dinamika felhasználására összpontosít a betegségek azonosítása és az orvosi gyógyszerek fejlesztése céljából. A hálózati orvoslás felhasználja a biológiai hálózatokat, például a protein-protein kölcsönhatásokat és az anyagcsere útvonalakat. A betegséghálózatok, amelyek feltérképezik a betegségek és a biológiai tényezők közötti kapcsolatot, szintén fontos szerepet játszanak a területen. Az epidemiológiát széles körben vizsgálják hálózati tudomány felhasználásával. A HO-ban a közösségi- és közlekedési hálózatok a betegségek emberi populációkban történő terjedésének modellezésére szolgálnak. A hálózati orvoslás a rendszerbiológia orvosi szempontból koncentrált területe . A terület kezdőknek szánt bevezetése itt található: Network Medicine: a gentle introduction.

Az elkészült lista a hálózati gyógyászat módszereivel (AI, diffúzió, közelség) rangsorolta a 6000 FDA által jóváhagyott gyógyszert a COVID-19 elleni hatékonyság szempontjából. A lista április 15-ére készült el, és az elkészültét követően három hónapos kísérletezés következett, amely Vero sejtvonalak segítségével validálta a 918 esélyes gyógyszerrel kapcsolatos előrejelzéseket.

Mi az betegségmodul?

A betegségekkel kapcsolatba hozható fehérjék rendszere ún. betegségmodult alkot, ez lényegében egy gráf, amely tartalmazza a betegséggel kapcsolatba hozható valamennyi molekuláris szintű összetevőt. A betegségmodulok ilyen értelmű azonosítása lehet az első lépés a komplex betegségek molekuláris mechanizmusának megértéséhez.

A hatékonyságot mutató 77 gyógyszer közül 76 bizonyult “hálózatos gyógyszernek”, vagyis ezek nem kötődnek sem vírusfehérjékhez sem víruscélhoz, tehát cél-alapú gyógyszer-kutatással nem is lettek volna felfedezhetőek. Úgy működnek, hogy zavarják a gazda sejt-hálózatot, ezért csak a hálózati eszközökkel voltak azonosíthatók. A sikeres gyógyszereknek ráadásul nincs közös útvonal-alapú vagy mechanikus aláírása, célterületük ugyanakkor az interaktómán belül a COVID-19 betegségmodul szomszédságában található, megmagyarázva ezzel képességüket a vírusaktivitás befolyásolására.

Mi az Interaktóma?

A molekuláris biológiában az interaktóma a molekuláris interakciók összessége egy adott sejtben. A kifejezés kifejezetten a molekulák közötti fizikai kölcsönhatásokra utal (például a fehérjék között, más néven a protein-protein interakciók, PPI-k, vagy kis molekulák és fehérjék között), de leírhatja a gének közötti közvetett kölcsönhatások halmazát (genetikai kölcsönhatások) is. A szót eredetileg 1999-ben egy francia tudóscsoport hozta létre, Bernard Jacq vezetésével. Az interaktómák matematikai szempontból általában grafikonként jelennek meg. Noha az interaktómákat biológiai hálózatokként lehet leírni, ezeket nem szabad összekeverni más hálózatokkal, például az idegi hálózatokkal vagy a tápláléklánccal.

Bármely betegség általában nem egyetlen gén hibájának következménye, jellemzően multiplex molekuláris folyamatok konzekvenciájaként értelmezhető. E folyamatok kapcsolatait az ún. interaktóma kódolja, egy hálózat, amely adott sejt valamennyi fizikális „interakcióját” integrálja, a fehérje-fehérje, a fehérje-DNS és a metabolikus interakciókat egyaránt.

Az összes létező emberi fehérje hálózati alapú beágyazott képe gépi tanulással létrehozott szimulációban. Szimbolikus, hogy a COVID-19 vírus vörös színnel jelölt célpontjai körbefonják az egész emberi interaktómát. (Kép: Marinka Zitnik)

A kutatók kidolgoztak egy multimodális előrejelzési megközelítést, amely a módszerek által kínált előrejelzéseknél a Kemény féle konszenzusra törekszik. A CRanknek nevezett Bayesiánus módszer sikeresen egyesíti az egyes útvonalak előrejelzéseit, meghaladva a legjobb egyedi útvonal előrejelző teljesítményét. A kombinált modelleken alapuló rangsorolás és az elméleti alapozást követő gyógyszerkísérleti eredmények segítségével számos ígéretes gyógyszert azonosíthattak a klinikai vizsgálatokhoz. Mivel a kutatás az FDA által jóváhagyott gyógyszerekre összpontosított, már jól ismert toxikológiai és mellékhatásokkal, az eredményül kapott gyógyszerek gyorsan bejuttathatók a klinikai kísérletekbe.

A kutatás teljes anyaga itt érhető el.

(Forrás: ArXiv Képek: Barabási Lab, Unsplash)