न्यू मैक्सिको ने यूएनएम में एनेस्थीसिया कार्यक्रम में मास्टर ऑफ साइंस को मंजूरी दी
माइकल हैडरले द्वारा
नए उपचारों को गति देना
UNM टीम ने एंटी-सीओवीआईडी गुणों के लिए शोधकर्ताओं को तेजी से स्क्रीन अणुओं की मदद करने के लिए शक्तिशाली कम्प्यूटेशनल टूल बनाया
COVID-19 महामारी में एक साल, सामूहिक टीकाकरण ने झुंड प्रतिरक्षा की संभावित संभावना को बढ़ाना शुरू कर दिया है जो अंततः SARS-CoV-2 के प्रसार को कम या रोक देता है। लेकिन क्या होगा अगर हर्ड इम्युनिटी कभी पूरी तरह से हासिल नहीं की जाती है - या अगर उत्परिवर्तन वायरस हाइपर-वायरल वेरिएंट को जन्म देता है जो टीकाकरण के लाभों को कम कर देता है?
वे प्रश्न उन लोगों के लिए प्रभावी उपचार की आवश्यकता को रेखांकित करते हैं जो लगातार कोरोना वायरस से बीमार पड़ रहे हैं। जबकि कुछ मौजूदा दवाएं कुछ लाभ दिखाती हैं, नए चिकित्सीय खोजने की सख्त जरूरत है।
न्यू मैक्सिको विश्वविद्यालय के ट्यूडर ओपरिया, एमडी, पीएचडी के नेतृत्व में, वैज्ञानिकों ने ड्रग शोधकर्ताओं को मानव कोशिकाओं पर हमला करने या संक्रमण के शुरुआती चरणों में इसे अक्षम करने से पहले वायरस को निष्क्रिय करने में सक्षम अणुओं की पहचान करने में मदद करने के लिए एक अनूठा उपकरण बनाया है।
इस सप्ताह में प्रकाशित एक पेपर में प्रकृति मशीन इंटेलिजेंस, शोधकर्ताओं ने पेश किया रेडियल-2020, कम्प्यूटेशनल मॉडल का एक ओपन सोर्स ऑनलाइन सूट है जो वैज्ञानिकों को उनके संभावित COVID से लड़ने वाले गुणों के लिए छोटे अणुओं को तेजी से स्क्रीन करने में मदद करेगा।
"कुछ हद तक यह (प्रयोगशाला) प्रयोगों की जगह लेता है, ओप्रिया, प्रमुख कहते हैं अनुवाद सूचना विज्ञान प्रभाग यूएनएम स्कूल ऑफ मेडिसिन में। "यह उस क्षेत्र को बताता है जिस पर लोगों को ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है। इसलिए हमने इसे सभी के उपयोग के लिए ऑनलाइन रखा है।"
यूएनएम में ओपरिया की टीम और एल पासो में टेक्सास विश्वविद्यालय में सुमन सिरीमुल्ला, पीएचडी के नेतृत्व में एक अन्य समूह ने पिछले वसंत में वैज्ञानिकों के बाद REDIAL-2020 टूल पर काम शुरू किया। नेशनल सेंटर फॉर एडवांस ट्रांसलेशनल साइंसेज (NCATS) अपने स्वयं के COVID दवा पुनर्प्रयोजन अध्ययनों से डेटा जारी किया।
आप ऐसे अणु खोजना चाहते हैं जो ये सब काम करते हैं और वे काम नहीं करते जो हम नहीं चाहते कि वे करें।
"इस बारे में जागरूक होने पर, मैं ऐसा था, 'एक मिनट रुको, हमारे लिए ठोस मशीन सीखने के मॉडल बनाने के लिए यहां पर्याप्त डेटा है, " ओपरिया कहते हैं। NCATS प्रयोगशाला के परिणामों ने प्रत्येक अणु की वायरल प्रविष्टि, संक्रामकता और प्रजनन को बाधित करने की क्षमता का अनुमान लगाया, जैसे कि साइटोपैथिक प्रभाव - एक कोशिका को वायरस द्वारा मारे जाने से बचाने की क्षमता।
बायोमेडिसिन शोधकर्ता अक्सर अपने अध्ययन से सकारात्मक निष्कर्षों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, लेकिन इस मामले में, एनसीएटीएस वैज्ञानिकों ने यह भी बताया कि किन अणुओं में वायरस से लड़ने वाले प्रभाव नहीं थे। नकारात्मक डेटा का समावेश वास्तव में मशीन सीखने की सटीकता को बढ़ाता है, ओपरिया कहते हैं।
"विचार यह था कि हम ऐसे अणुओं की पहचान करते हैं जो सही प्रोफ़ाइल में फिट होते हैं," वे कहते हैं। "आप ऐसे अणु खोजना चाहते हैं जो ये सभी काम करते हैं और वे काम नहीं करते जो हम नहीं चाहते कि वे करें।"
ओपरिया का कहना है कि कोरोनोवायरस एक चतुर विरोधी है। "मुझे नहीं लगता कि कोई ऐसी दवा है जो एक टी के लिए सब कुछ फिट करेगी।" इसके बजाय, शोधकर्ता संभवतः एक बहु-दवा कॉकटेल तैयार करेंगे जो कई मोर्चों पर वायरस पर हमला करता है। "यह एक-दो पंच पर वापस जाता है," वे कहते हैं।
REDIAL-2020 मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर आधारित है जो बड़ी मात्रा में डेटा को तेजी से संसाधित करने और छिपे हुए पैटर्न को छेड़ने में सक्षम है जो एक मानव शोधकर्ता द्वारा समझ में नहीं आता है। Oprea की टीम ने UNM में अनुमोदित दवाओं के ज्ञात प्रभावों के साथ तुलना करके NCATS डेटा के आधार पर मशीन सीखने की भविष्यवाणियों को मान्य किया ड्रग सेंट्रल डेटाबेस।
सिद्धांत रूप में, यह कम्प्यूटेशनल वर्कफ़्लो लचीला है और अन्य रोगजनकों के खिलाफ यौगिकों का मूल्यांकन करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, साथ ही उन रसायनों का मूल्यांकन भी किया जा सकता है जिन्हें अभी तक मानव उपयोग के लिए अनुमोदित नहीं किया गया है, ओपरिया कहते हैं।
"हमारा मुख्य इरादा नशीली दवाओं के पुन: उपयोग में रहता है, लेकिन हम वास्तव में किसी भी छोटे अणु पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं," वे कहते हैं। "यह एक अनुमोदित दवा होना जरूरी नहीं है। जो कोई भी उनके अणु का परीक्षण करता है, वह कुछ महत्वपूर्ण लेकर आ सकता है।"