基于人工智能的Paxlovid药物相互作用分析

韩国科学技术院(KAIST)生物化学工程系李桑烨教授组开发了一种先进的基于人工智能的药物相互作用预测技术，分析了用于治疗新冠肺炎的Paxlovid成分与其他处方药之间的相互作用。

这篇论文发表在《科学》的网络版上美国国家科学院院刊．

在这项研究中，研究团队开发了DeepDDI2，这是他们在2018年开发的基于人工智能的药物相互作用预测模型DeepDDI的高级版本。DeepDDI2能够计算和处理总共113种药物-药物相互作用(drug-drug interaction, DDI)类型，超过现有DeepDDI覆盖的86种DDI类型。

研究团队使用DeepDDI2预测了COVID-19治疗药物Paxlovid的成分(利托那韦、nirmatrelvir)与其他成分之间可能的相互作用处方药．研究小组表示，在COVID-19患者中，高危患者与慢性疾病如高血压糖尿病可能是由于服用其他药物，药物相互作用药物不良反应Paxlovid还没有得到充分的分析。

这项研究是为了了解持续使用该药物如何导致严重和不必要的并发症。

Paxlovid是美国辉瑞制药公司开发的新型冠状病毒治疗剂，于2021年12月获得了美国食品药品监督管理局(FDA)的紧急使用许可(EUA)。

研究团队使用DeepDDI2来预测Paxrovid的成分利托那韦(ritonavir)和nirmatrelvir如何与2248种处方药相互作用。预测结果显示，利托那韦与1403种处方药相互作用，尼马特韦与673种药物相互作用。

根据预测结果，研究小组提出了具有相同机制但药物相互作用潜力低的替代药物，用于具有高不良反应事件(ADEs)的处方药。据此，确定了124种可减少利托那韦DDI可能不良反应的替代药物，239种可用于nirmatrelvir的替代药物。

通过这一研究成果，利用深度学习技术准确预测药物-药物相互作用(ddi)成为可能，预计这将在数字医疗、精准医疗和医疗领域发挥重要作用医药行业通过在新药开发和处方制作过程中提供有用的信息。

Sang Yup Lee教授说:“当我们不得不使用在COVID-19大流行等紧急情况下匆忙开发的药物时，这项研究的结果是有意义的，现在有可能识别并采取必要的行动来应对药物引起的不良药物反应药物互动非常迅速。”