人工智能技术在传染病治疗中的应用

随着新冠肺炎危机的持续发展，世界各地的研究人员都在努力寻找最有效的治疗方法，从而对抗人类尚知之甚少的新冠病毒(COVID-19)。

从过往的经验来看，当新的危险细菌和病毒感染出现时，我们的应对措施往往是研发结合多种不同药物的治疗方法。然而，这一过程费时费力，药物组合并非最优选择，剂量的多少也需要反复试验。

就应对全球性流行病而言，迅速作出反应且节省资源至关重要，这种开发成本高昂且效率低的方法便不再适用。

▲由何鼎(DeanHo)教授领导的研究团队利用人工智能技术，显著地加速了药物组合疗法的研发。

鉴于此，由新加坡国立大学N.1个性化医疗研究所(N.1InstituteforHealth)所长兼国大生物医学工程系主任何鼎教授领导的多学科研究团队，研发出一套开创性的人工智能系统“IDentif.AI”。

该系统采用人工智能技术来研发传染性疾病的组合治疗方案，从而显著提高了研发效率。这项研究成果发表于年4月16日的《先进医疗》(AdvancedTherapeutics)期刊。

传统药物筛查的弊端

常规治疗药物的选择需要检测病毒或细菌的生长对不同潜在候选药物的反应；同时，需要不断递增药物剂量来对抗细菌或病毒，直至观察到药物最大限度地阻止其生长为止；然后将其他药物加在一起以增强效果。

然而，当多种药物同时作为候选药物进行试验时，这些方法将不再有效。此外，这些方法通常是在体外研究得到积极结果，但暂未在人体研究中观察到。

“如果检测10种或10种以上的药物，使用传统方法研究所有可能的药物组合及所需剂量的效果以确定最佳组合，是几乎不可能完成的任务。”国大N.1个性化医疗研究所和国大数字医疗研究所所长何教授解释说。

此外，在传统的筛选中，如果候选疗法中的一种药物被证明对病原体没有明显效果，通常将不再考虑该药物。“但是，如果将这种药物与其他正确剂量的药物系统地组合，很有可能产生意想不到的效果。遗憾的是，如此高的精度要求是无法随意推导出来的，”何教授补充道。

利用人工智能优化药物治疗

何教授及其团队与上海交通大学合作，利用人工智能的处理能力来避免传统药物组合疗法的研发弊端。

研究小组精心挑选了12种药物，它们都是治疗由水疱性口炎病毒引起的肺部细胞感染的可行候选药物。然后，他们使用IDentif.AI系统进行筛选，使得筛选这12种药物的全部组合和最佳剂量所需的实验次数显著降低。

“借助IDentif.AI系统，我们仅花了三天的时间，就从数十亿种可能的组合中确定了多种最佳药物方案，将水疱性口炎病毒感染率降低到1.5％，并且没有引起明显的药物副作用。在发现新药组合疗法方面，这种速度和准确性是前所未有的，”何教授表示。

重要的是，研究团队发现，当最佳剂量的药物组合使用时，其效果是次优剂量的七倍。这表明了理想药物和剂量识别的重要性。

同样，当从排名最靠前的药物组合中替换一种药物，并以次优剂量使用这种新组合时，该组合的疗效降低了14倍。

“在药物研发中有一个概念：如果你发现了正确的成分，工作就完成了。我们对IDentif.AI的研究结果证明，思考药物是如何发展成一种组合以及后续如何给药至关重要。如何将其与合适的药物结合？它的正确剂量是多少？在药物研发的临床阶段，明确这些问题有助于大幅提高疗效，”何教授说。

除了验证IDentif.AI系统的效果之外，这项研究还列举了来自新加坡国立大学商学院和毕马威全球健康与生命科学卓越中心的运筹学和医疗经济学专家团队，以及来自EpiPointeLLC和MRIGlobal的全球健康安全和监测专家的见解。他们的结论是，与常规方法相比，如IDentif.AI之类的策略能够在大流行病期间和严峻的经济条件下快速优化药物再利用，从而在改善患者预后方面发挥关键作用。

使用IDentif.AI对抗新冠肺炎等传染病

实验证明，IDentif.AI可以针对传染病迅速研发出有效治疗方案，因此研究团队正着力开发应对新冠病毒的疗法。

何教授说：“由于针对新冠病毒的疫苗和抗体疗法的研发还在进行中，我们需要一种快速的治疗策略来应对可能随时间推移而演变的病毒。使用IDentif.AI的优势在于，我们可以开展试验，并在几天内列出用于治疗的药物组合清单。而且，如果患者对首批药物组合反应不佳，我们还能在几天内推出新的药物组合来重新优化治疗方案。当患者处于不同的发病阶段，或者感染了不同类型毒株的情况下，我们的系统有助于解决患者需要不同药物组合的可能性。”

更重要的是，IDentif.AI可以立即部署以应对未来的任何传染病。何教授总结道：“当侵袭性病原体来袭时，我们需要快速作出反应，这种反应可能需要随着病原体的进化而迅速发展。拥有IDentif.AI，代表着我们已准备就绪。”

文章英文版原载于NUSNews，原题为FightinginfectiousdiseasesusingAI

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