Bir Bilgisayar COVID-19 İçin Bir Tedavi Bulmamıza Yardımcı Olabilir Mi?
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.
Kaynak: https://www.drugtargetreview.com/
Kategori: COVID-19
DİĞER Haberler
KATEGORİLER
DİJİTAL MAGAZİNLER
2024 - Sayı 1
2023 - Sayı 1
2022 - Sayı 1
Diğer Dijital Magazinlerimiz