斯坦福大学:AI系统可以预测联合用药的副作用

2018
08/20

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秦宝娟(编译) / 健康界
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斯坦福大学新开发的AI系统成功地预测了两种药物联合使用的潜在副作用。

斯坦福大学(Stanford University)的研究人员开发出一种新的人工智能系统——Decagon,可预测两种药物联合使用的潜在副作用。

研究人员相信,借助Decagon系统,不仅可以帮助医生更好地开出用药处方,而且能帮助医生选择最佳药物组合以治疗复杂疾病。这一发现在国际计算生物学学会(International Society for Computational Biology)2018年会议上公布,并发表在《生物信息学》杂志上。

美国疾病控制与预防中心(Centers for Disease Control and Prevention)估计,23%的美国人服用两种或更多的处方药,而65岁以上的美国人中有39%同时服用五种以上的处方药。

斯坦福大学计算机科学博士后马林卡·兹尼克博士(Marinka Zitnik)在一份新闻稿中说:“检测一种新药与所有其他药物的相互作用基本上是不可能完成的,因为仅检测一种药物就需要5000项实验。”

研究人员说,美国市场上大约有1000种已知的药物副作用,在所有可能的药物之间产生了近1250亿种可能的副作用。系统地研究各种药物同时服用可能出现的副作用,工作量巨大,而人工智能技术能够大大提高这项工作的效率。

据了解,53%的药物副作用发生在少于3%的记录在案的药物组合中。

研究人员确定了人体内1.9万余种蛋白质之间的相互作用机制,以及不同的药物是如何影响这些蛋白质的,并设计了一种方法,根据400多万已知关联中药物对不同蛋白质的靶向性,来确定副作用是如何产生的。

根据模拟人类大脑工作的深度学习技术,研究人员设计了Decagon人工智能系统,自主识别潜在的药物组合副作用。

为了确定该系统预测联合用药副作用的结果是否真实,研究人员在医学文献中寻找由Decagon系统预测的副作用的证据。结果显示,该系统预测的10种联合用药副作用中,有一半在最近的医疗系统记录中得到了证实。

例如,Decagon系统发现阿托伐他汀(一种胆固醇药物)和氨氯地平(一种血压药物)联合使用会导致肌肉发炎。该结论得到了证实,2017年的一份病例报告表明,某患者服用这两种药物后确实出现了严重的肌肉发炎问题。

研究人员还发现,平均每种药物有159种副作用,最常见的副作用是恶心、呕吐、头痛、腹泻和皮炎。斯坦福大学计算机科学副教授Jure Leskovec说:“令人惊讶的是,蛋白质相互作用网络揭示了许多药物的副作用。”

研究人员希望将他们的系统扩展到两种以上的药物组合中,并为医生创造一种更方便的工具。

“目前,药物副作用基本上是靠偶然发现的,我们的方法有可能带来更有效和更安全的医疗保健。”Leskovec说。

原文来源:UPI

原文标题:AI system can predict side effects of drug combinations

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关键词:
斯坦福大学,AI,用药,研究人员,人工智能,蛋白质,处方药,药物

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