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  • 人工智能用于推進青光眼和其他慢性疾病的藥物輸送系統

    約翰霍普金斯大學醫學研究人員表示,他們已經使用人工智能模型和機器學習算法成功地預測了構成治療性蛋白質的哪些氨基酸成分最有可能安全地將治療藥物輸送到動物眼細胞。

    該項目是與馬里蘭大學研究人員合作的,有望為常見的慢性致盲眼病(包括青光眼和黃斑)推進新的和更可耐受的藥物治療,這些疾病分別影響3萬人和約20萬人。

    目前針對這些疾病的藥物治療,包括每天多次滴眼液或頻繁注射眼科,是有效的,但隨著時間的推移,這種輸送系統可能難以維持和耐受,并鼓勵科學努力開發與眼細胞成分結合的遞送系統,并安全地擴展它們攜帶的藥物的治療效果。

    2020年,食品和藥物管理局批準了一種植入式裝置,可以放置在眼睛中并釋放治療青光眼的藥物。雖然該設備比滴劑或注射劑工作的時間更長,但在某些情況下,長時間使用會導致眼細胞死亡,需要患者恢復滴眼液和注射。

    這項發表在Nature Communications上的新研究表明,人工智能設計的模型準確地預測了氨基酸的有效序列,也稱為肽或小蛋白質,這些氨基酸將與兔眼細胞中的特定化學物質結合,并在幾周內安全地分配藥物,減少了對頻繁,嚴格的治療計劃的需求。

    該團隊專門研究了與黑色素結合的肽,黑色素是一種為眼睛提供顏色的化合物,但具有廣泛存在于眼細胞中特殊結構中的優勢。

    研究小組指出,其他研究使用肽進行藥物遞送的研究已經表明該系統的有效性,但他們希望找到與廣泛的眼部化合物強烈結合的肽。為了做到這一點,該團隊推斷,使用人工智能方法的快速機器學習可以幫助整理和預測有效的肽序列,根據約翰霍普金斯大學醫學院Marcella E. Woll眼科教授Laura Ensign博士的說法,該論文的共同通訊作者。

    該團隊首先向機器學習模型提供了數千個數據點,包括氨基酸和肽序列的特征。這些數據幫助計算機模型“學習”某些氨基酸組合的化學和結合特性,并及時預測使用黑色素進行藥物遞送的候選肽序列。

    人工智能模型生成了127種肽,據預測這些肽具有不同的穿透黑色素的特殊細胞的能力,與黑色素結合并且對細胞無毒。在這127種肽中,該模型預測一種名為HR97的肽具有最高的結合成功率。研究小組還證實了這些肽的特性,包括細胞內更好的攝取和結合,以及沒有細胞死亡的跡象。

    為了測試該模型的預測,研究人員將HR97連接到藥物溴莫尼定上,溴莫尼定用于通過降低內眼壓來治療青光眼,并將其注射到成年兔眼中。為了確定HR97的性能,研究人員在施用實驗藥物輸送系統后通過測試細胞中的藥物濃度來測量眼細胞中溴莫尼定的水平。

    他們發現大量的溴莫尼定存在長達一個月,表明HR97成功穿透細胞,與黑色素結合,并在更長的時間內釋放藥物。研究人員還證實,溴莫尼定的眼壓降低作用在與HR18結合時持續長達97天,并且沒有發現兔子眼睛受到刺激的跡象。

    Ensign說,未來使用人工智能預測藥物遞送肽的研究對涉及黑色素的其他疾病具有巨大的影響,并且可以擴展到靶向其他特殊結構。

    “我們相信,我們正在尋找解決方案,試圖使用藥物輸送系統改善患者護理和生活質量。最終目標是創造一些我們可以從實驗室中翻譯出來的東西,實際上讓人們的生活更美好,“Ensign說。

    Ensign說,展望未來,研究人員將需要找到進一步延長作用持續時間的方法,測試人工智能模型與其他藥物的藥物遞送預測的成功率,并確定人類的安全性。

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