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研究者は機械学習を使用して、摂取された薬物が輸送タンパク質とどのように相互作用するかを予測します

経口投与された薬物が体中に行き渡る前に、まず薬物トランスポーターと呼ばれる膜タンパク質に結合する必要があります。薬物トランスポーターは、化合物を腸管全体に運び、目的の標的に到達するのを助けます。 しかし、1 つの薬物が複数の異なる薬物トランスポーターに結合する可能性があるため、この腸管障壁を通過するのに苦労する可能性があり、薬物の吸収と有効性の低下につながる可能性があります。 別の薬剤を混合物に追加すると、2 つの化合物とそのトランスポーターの間の相互作用により、危険な副作用が生じる可能性があります。 マサチューセッツ・ジェネラル・ブリガム・ヘルスケア・システムの創設メンバーであるブリガム・アンド・ウィメンズ病院とMITの研究者らは、組織を通る薬物の流れを分析し、機械学習を使用して特定の化合物がさまざまなトランスポーターとどのように相互作用するかを予測するモデルを設計した。 ブタの組織を使用して 50 種類の承認薬および治験薬の機械学習モデルをテストしたところ、これまで知られていなかった 58 件の薬物輸送体の相互作用と、異なる薬物間の 1,810,270 件の未知の潜在的な相互作用が特定されました。 「私たちのモデルは、創薬を加速し、製薬会社が異なる医薬品の混合に伴う安全性の懸念をよりよく理解できるようにする可能性を秘めています」と、主著者でブリガムズ胃腸科・肝臓病学・内視鏡部門の消化器内科医であるMBBCHのジョバンニ・トラベルソ医学博士は述べた。 。 Shi Y、Reker D、Byrne JD、Kirtane AR、Hess K、Wang Z、Navamajiti N、Young CC、Fralish Z、Zhang Z、Lopes A、Soares V、Wayer J、von Erlach T、Miao L、Langer R、Traverso G. ブタ組織外植片と機械学習を介して、経口薬と腸トランスポートームとの相互作用をスクリーニングします。 Nat Biomed Eng.…