Araştırmacılar bilgisayarları COVID-19 tedavisi konusundaki araştırmalarına yardımcı olmak için kullanıyorlar. Koronavirüs ile savaşmak için bir ilacı tanımlamak için simülasyonlar, hesaplamalar ve yapay zekâ(AI) kullanıyorlar.
COVID-19 pandemisine neden olan SARS-CoV-2'nin bir sonucu olarak hastaların iyileşmesine veya semptomlarının hafifletilmesine yardımcı olacak bir terapötik arayışında araştırmacılar, potansiyel tedavileri tanımlamak için bilgisayar simülasyonlarına ve yapay zekâya (AI) yöneliyorlar.
ABD'deki Missouri Üniversitesi'nden bir araştırmacı, viral replikasyonu inhibe ederek COVID-19 ile savaşmak için kullanılabileceğini söylediği dört antiviral ilacı ortaya çıkarmak için bilgisayar destekli tasarım kullandı. Doç. Dr. Kamlendra Singh ve ekibi, koronavirüs RNA proteinlerinin genetik kopyalar üretmesini engelleyen remdesivir, 5-florourasil, ribavirin ve favipiravir'i tanımladılar.
Singh, “Araştırmacılar olarak, bu kadar çok insanın bu virüsten öldüğü göz önüne alındığında olası tedavileri arama yükümlülüğümüz var. Bununla birlikte, küresel bir pandeminin ortasında, daha derinlemesine bir göz atmaya değer çünkü araştırmalarımıza dayanarak, tüm bu ilaçların COVID-19'un tedavisinde potansiyel olarak etkili olabileceğine inanmak için nedenimiz var.” dedi.
Araştırmacılara göre, SARS-CoV-2 virüsü mutasyona uğrayabilir ve antiviral ilaçlara karşı direnç geliştirebilir, bu da dört tedavinin virüsün RNA polimerazı ile nasıl etkileştiğini değerlendirmek için bir laboratuvarda ve hastalarda daha fazla test yapılması gerektiği anlamına gelir.
Singh, “Hedefimiz COVID-19'un olası tedavileri için seçenekler sunarak doktorlara yardımcı olmak ve sonuçta bulaşıcı hastalıktan muzdarip hastaların sağlık sonuçlarının iyileştirilmesine katkıda bulunmaktır. Araştırmacılar olarak, sadece salgına karşı mücadelede üzerimize düşeni yapıyoruz.” dedi.
Almanya'da Johannes Gutenberg Üniversitesi Mainz (JGU) tarafından yapılan bir başka çalışmada, COVID-19'a karşı potansiyel adaylar olarak tedavi etmek için önceden onaylanmış birkaç ilaç bulundu. Araştırma ekibi kapsamlı hesaplamalar yapmak için JGU'daki MOGON II süper bilgisayarını kullandı. Bilim adamları, açık veri tabanlarında listelenen yaklaşık 42.000 farklı maddenin belirli SARS-CoV-2 proteinlerine bağlanma şeklini simüle etti ve böylece virüsün insan vücuduna girişini veya çoğalmasını engelledi.
JGU Eczacılık ve Biyomedikal Bilimler Enstitüsü'nden Profesör Thomas Efferth, “Bu bilgisayar simülasyon yöntemi moleküler yerleştirme olarak biliniyor ve yıllardır kullanılıyor. Laboratuvar deneylerinden çok daha hızlı ve daha ucuz. Bildiğimiz kadarıyla, SARS-CoV-2 ile ilk moleküler yerleştirmeyi kullandık ve tedavi için umut verici adaylar olarak bir dizi onaylanmış hepatit C ilacı bulduk.” diyor.
Araştırmacılar MOGON II süper bilgisayarı kullanarak iki ay içinde 30 milyardan fazla hesaplama yaptı ve dört hepatit C ilacını( simeprevir, paritaprevir, grazoprevir ve velpatasvir) içeren bileşiklerin SARS-CoV-2'yi bağlamak için yüksek bir afiniteye sahip olduklarını dolayısıyla enfeksiyonu önleyebileceklerini buldular.
Efferth, “Araştırma sonuçlarımızın laboratuvar deneylerinde ve klinik çalışmalarda kontrol edilmesi gerekiyor. Moleküler kenetleme MERS-CoV ve SARS-CoV koronavirüslerine karşı aktif madde arayışında başarılı bir şekilde kullanılıyor” diyor.
PrecisionLife'tan bilim adamları, şiddetli COVID-19'dan muzdaripken sepsis geliştiren hastaların sağkalım oranını arttıracak yeni terapötik seçenekler geliştirmek için kullanılabilecekleri 59 ilaç adayını belirlemek amacıyla şirketin AI hassas tıp platformunu kullandılar. Yeni çalışma, özellikle COVID-19 bağlamında sepsis için genetik risk faktörlerini tanımlamayı ve bu bilgileri yaşamı tehdit eden geç evre hastalığı tedavi etmek amacıyla olası mevcut ilaçları tanımlamak için kullanmaya çalışmıştır.
PrecisionLife'ın İcra Kurulu Başkanı Dr. Steve Gardner, “Bizimki, konakçı genomiklerine ve konakçı bağışıklık süreçlerinin üstesinden geldiği ileri evre ağır hastalıkları tedavi etme fırsatlarına bakan ilk çalışma” dedi.
COVID-19 hastaları üzerine yapılan ilk genomik çalışmalar gibi, sepsis hastalarının önceki analizleri, bireyleri hastalığı geliştirmeye yatkın hale getiren bir avuç genetik varyanttan fazlasını tanımlayamamıştır. Daha derin kavrayışlar sağlayarak, bu çalışma yeni yaklaşımları ve yeni terapiler için umutları ortaya koymaktadır.
Şirket, ağır COVID-19 hastalarında da bulunan sepsis ile ilişkili genleri tanımlamak için UK Biobank tarafından derlenen hasta veri setlerini analiz etti. Sepsis, şiddetli COVID-19 hastalarının yüzde 60'ında görülür ve ölüm oranı yaklaşık yüzde 20 olan hayatı tehdit eden bir durumdur. Ekip, yüzde 61'i özellikle şiddetli COVID-19 hastalarında da bulunan 70 sepsis risk geninde mutasyonlar tespit etti. Çalışmada COVID-19 risk genleri olduğunu gösteren sepsis risk genlerinin on üçüne ilaç kullanılabileceği gösterildi. Çalışma, bu 13 hedefe karşı aktif olduğu bilinen 59 bileşik ve ilacı belirledi. BK Biobank ve diğer hasta veri kaynaklarında daha fazla COVID-19 hasta verisi elde edildikçe, şirket daha büyük bir grup hastada bu hastalık imzalarının klinik etkisini analiz edebileceğini söylüyor.
