下一次大流行:研究人员开发了一种工具，以确定在未来爆发时使用的现有药物

一个全球研究团队发明了一种算法工具，可以识别现有药物，以对抗未来的流行病。这项研究发表在《细胞出版社》杂志上Heliyon，为更快地应对公共卫生危机提供了可能。

免疫学家、纽约大学库朗数学科学研究所的访问科学家、该论文的主要作者娜奥米·玛丽亚解释说:“没有击败COVID大流行的银药，因为它带我们经历了死亡和破坏的公共卫生过山车。”“然而，使用这种人工智能工具，再加上体外数据和其他资源，我们已经能够模拟SARS-CoV-2感染，并确定目前可用的几种COVID-19药物，这些药物可能有效对抗下一次疫情。”

“药物再利用策略为快速定位潜在的新干预措施提供了一种有吸引力和有效的方法，”纽约大学Courant教授、该论文的高级作者之一巴德·米什拉(Bud Mishra)补充道。“在昂贵和费力的体外和体内实验之前，提前识别和选择最佳候选人临床试验可以显著改善疾病特异性药物的开发。”

尽管随着时间的推移，疫苗和卫生习惯已经减轻了COVID-19的严重程度，但在过去三年中，COVID-19已显示出一项艰巨的挑战。然而，尽管有这些工具来对抗它，导致covid -19的sars - cov -2病毒继续传播并夺走生命。这在一定程度上是由于它能够在其靶细胞类型、免疫反应途径和传播方式上迅速多样化。这些特征使得传统的疫苗和药物设计方法不如过去有效，特别是当病毒与其他病原体(如RSV和流感)混合感染时。

认识到目前的方法让我们只能追逐病毒，该团队还包括来自纽约诺斯韦尔卫生费恩斯坦医学研究所、红十字血库基金会Curaçao、Curaçao生物医学健康与研究所、荷兰格罗宁根大学医学中心和西西里岛卡塔尼亚大学临床和实验医学系的研究人员，他们想出了一种旨在缩小未来大流行差距的方法ob欧宝直播nba:再利用现有的用毒品来反击。

为此，他们开发了一种系统生物学工具，表型模拟器(PHENSIM)。PHENSIM模拟SARS-CoV-2宿主细胞的组织特异性感染，然后通过一系列计算机或硅实验来识别可能被重新利用的药物。该算法计算，考虑选定的单元格，细胞系通过传播生物分子(如差异表达基因、蛋白质和micrornas)的影响和改变，然后计算抗病毒效果，在一系列背景下，对组织和组织进行研究。该团队通过将其结果与最近发表的体外研究结果进行比较，证实了该工具的有效性，证明了PHENSIM在辅助有效方面的潜在力量药物再利用。

研究人员参与了RxCovea-一个由免疫学家、生物学家、化学家、数据科学家、博弈论家、遗传学家、数学家和医生等组成的多学科小组，旨在制定应对COVID-19的创新策略。