Uluslararası bir araştırma ekibi, gelecekteki salgınlarla mücadele etmek için mevcut ilaçları tanımlayabilen algoritmik bir araç geliştirdi. Cell Press dergisi Heliyon’da yayımlanan çalışma, halk sağlığı krizlerine daha hızlı yanıt verme imkânı sunuyor.
New York Üniversitesi Courant Matematik Bilimleri Enstitüsünde görevli bir immünolog ve makalenin başyazarı olan Naomi Maria, “Bizi ölümler ve yıkımlarla dolu bir halk sağlığı patinajına sürükleyen COVID pandemisini yenmek için sihirli bir değnek yok. Bununla birlikte, bu yapay zekâ aracını kullanarak laboratuvar içi veriler ve diğer kaynaklarla beraber SARS-CoV-2 enfeksiyonunu modelleyebildik ve şu anda mevcut olan birkaç COVID-19 ilacını bir sonraki salgınla mücadelede potansiyel olarak etkili olarak tanımlayabildik.” dedi.
YU Courant’ta profesör olan ve makalenin başyazarlarından biri olan Bud Mishra, “İlacı yeniden kullanıma hazırlama stratejileri, potansiyel yeni müdahaleleri hızlı bir şekilde hedeflemek için çekici ve etkili bir yaklaşım sağlıyor” diyor ve ekliyor, “Maliyetli ve zahmetli laboratuvar içi ve canlı hücre deneylerinden hatta klinik deneylerden önce en iyi adayların önceden belirlenmesi ve seçilmesi, hastalığa özgü ilaç geliştirmeyi önemli ölçüde iyileştirebilir.”
Aşılar ve hijyen uygulamaları zamanla şiddetini azaltmış olsa da COVID-19, son üç yılda göz korkutucu bir tehdit olduğunu gösterdi. Bunun nedeni virüsün hedef hücre tiplerinde, bağışıklığa dayalı reaksiyon yollarında ve bulaşma şekillerinde hızla çeşitlenebilme özelliği. Bu özellikler, aşı ve ilaç geliştirmeye yönelik geleneksel yaklaşımları geçmişe kıyasla daha az etkili kılıyor; özellikle de virüs RSV ve influenza gibi diğer patojenlerle birlikte enfekte olduğunda.
New York’taki Northwell Health’teki Feinstein Tıbbi Araştırma Enstitüleri, Curaçao Kızıl Haç Kan Bankası Vakfı, Curaçao Biyomedikal Sağlık ve Araştırma Enstitüsü, Hollanda’daki Groningen Üniversitesi Tıp Merkezi ve Sicilya’daki Catania Üniversitesi Klinik ve Deneysel Tıp Bölümünden araştırmacıları da içeren ekip, olası pandemi dönemlerinde ortaya çıkabilecek sorunları azaltmayı amaçlayan bir yaklaşım geliştirdi: mevcut ilaçları yeniden kullanıma hazır hâle getirerek mücadele etmek. Bunu yapmak için, PHENotype SIMulator (PHENSIM) adlı bir sistem biyolojisi aracı geliştirdiler. PHENSIM, SARS-CoV-2’nin konak hücrelerinin dokuya özgü enfeksiyonunu simüle ediyor ve daha sonra yeniden kullanıma aday olabilecek ilaçları belirlemek için bir dizi bilgisayar veya bilgisayar simülasyonu yoluyla deney gerçekleştiriyor.
Algoritma, seçilen hücreleri, hücre hatlarını ve dokuları dikkate alarak bir dizi bağlam altında, diferansiyel olarak ifade edilen genler, proteinler ve mikroRNA’lar gibi biyomoleküllerin etkileri ile değişikliklerini yayarak hesaplıyor ardından antiviral etkileri ortaya çıkarıyor. Ekip, sonuçları yakın zamanda yayımlanan laboratuvar içi çalışmalarla karşılaştırarak aracın geçerliliğini doğruladı ve PHENSIM’in, etkili ilacın yeniden kullanımına yardımcı olma konusundaki potansiyel gücünü gözler önüne serdi.
Araştırmacılar; immünologlar, biyologlar, kimyagerler, veri bilimcileri, oyun teorisyenleri, genetikçiler, matematikçiler ve doktorlardan oluşan çok disiplinli bir grup olan RxCovea’nın bir parçasını oluşturuyor ve COVID-19’a karşı yenilikçi stratejiler geliştirmeyi amaçlıyor.
Derleyen: Nazlı Koyuncu
