人工智能如何帮助设计治疗阿片类药物成瘾的药物

大约有300万美国人患有阿片类药物使用障碍，每年有8万多美国人死于服用过量。阿片类药物，如海洛因、芬太尼、羟考酮和吗啡，会激活阿片类受体。激活mu-阿片受体会导致疼痛缓解和兴奋，但也会导致身体依赖和呼吸减少，后者会在药物过量的情况下导致死亡。

临床前研究表明，阻断kappa-阿片类受体可能为治疗阿片类药物依赖提供一种有前途的药理学方法。通过发现抑制kappa-阿片受体的药物，西奈山伊坎医学院玛尔塔·菲利佐拉实验室的莱斯利·萨拉斯·埃斯特拉达希望缓解阿片成瘾。博士后研究员萨拉斯·埃斯特拉达(Salas Estrada)将于2月20日(周一)在加利福尼亚州圣地亚哥举行的第67届生物物理学会年会上介绍她的工作。

κ-阿片受体已知能调节大脑奖赏。“如果你上瘾了，你正试图戒掉，在某个时候你会上瘾戒断症状而这些真的很难克服，”萨拉斯·埃斯特拉达解释说，“在大量接触阿片类药物后，你的大脑会重新连接，需要更多的药物。在动物模型中，阻断kappa阿片受体的活性已被证明可以减少戒断期对药物的需求。”

然而，发现可以阻断蛋白质活性的药物，如kappa-阿片受体，可能是一个漫长而昂贵的过程。使用计算工具可以提高效率，但它可能需要几个月的时间来筛选数十亿化合物．相反，萨拉斯·埃斯特拉达正在使用人工智能(AI)优化流程。

“人工智能的优势在于能够获取大量信息，并学会从中识别模式。所以，我们相信机器学习可以帮助我们利用从大型化学数据库中获得的信息，从零开始设计新药。这样，我们就有可能减少与药物研发相关的时间和成本。”

利用关于kappa-阿片受体和已知药物的信息，他们训练了一个计算机模型，用强化学习算法生成可能阻断受体的化合物，该算法奖励对药物治疗有利的特性。

到目前为止，该团队已经确定了几种具有很有前途的特性的化合物，他们正在与合作者合作合成它们，并最终测试它们在细胞中阻断kappa-阿片受体的能力，然后在动物模型中测试它们的安全性和有效性。最后，萨拉斯·埃斯特拉达说:“我们希望能够帮助人们与毒瘾作斗争。”