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新型算法可预测药物组合治疗耐药性真菌感染

科学家创造了一种算法,可以识别药物组合来治疗已对当前药物治疗产生耐药性的真菌感染。这项发表在《PLOS计算生物学》上的新研究代表了一种治疗复杂疾病和寻找现有药物新用途的策略。

真菌感染是医院获得性感染的主要原因之一,因此,由于免疫系统减弱的患者人数不断增加,真菌感染与高死亡率相关。不幸的是,耐药性在引起真菌的疾病中很常见,因此迫切需要开发新的疗法来克服这一问题。

药物组合已广泛用于生物医学研究和医学实践中以治疗各种疾病。特别地,协同药物组合是克服耐药性,增加治疗功效和减少药物剂量以避免毒性的有效策略。传统上,已经通过实验筛选一组预定义的药物的所有可能组合来确定有效的药物组合,这既昂贵,费时又费力。

由中国科学院颜桂英教授领导的作者创建了一种新颖的算法,称为基于网络的拉普拉斯正则化最小二乘协同药物组合预测(NLLSS),以预测潜在的协同药物组合。它通过整合各种信息(例如已知的协同药物组合,药物-靶标相互作用和药物化学结构)来实现此目的。

然后,该研究使用NLLSS预测真菌病原体白色念珠菌的抗真菌协同药物组合。据疾病控制与预防中心称,这种病原体导致念珠菌病,在美国住院患者中,念珠菌病已发展成为第四大最常见的真菌血流感染。由中国科学院张立新教授领导的科学家们使用NLLSS,通过实验验证了白色念珠菌的13种预测的抗真菌协同药物组合中的7种-可以提供新的治疗方法,并致力于克服对该病原体的真菌耐药性。

这项研究表明,NLLSS是一种有效的策略,可用于识别潜在的协同抗真菌药物组合,探索现有药物的新适应症以及为协同药物组合的潜在分子机制提供有用的见解。

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