科學(xué)家們開(kāi)發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以處理大量數(shù)據(jù)，以幫助確定哪些現(xiàn)有藥物可以改善未開(kāi)處方的疾病的結(jié)果。這項(xiàng)工作的目的是加速藥物再利用，這不是一個(gè)新概念——想想肉毒桿菌注射，最初被批準(zhǔn)用于治療交叉眼，現(xiàn)在是偏頭痛治療和減少皺紋出現(xiàn)的頂級(jí)美容策略。

但是，獲得這些新用途通常涉及偶然性和耗時(shí)且昂貴的隨機(jī)臨床試驗(yàn)的混合，以確保被認(rèn)為對(duì)一種疾病有效的藥物可用于治療其他疾病。

俄亥俄州立大學(xué)的研究人員創(chuàng)建了一個(gè)框架，該框架將龐大的患者護(hù)理相關(guān)數(shù)據(jù)集與高性能計(jì)算相結(jié)合，以得出重新利用的候選藥物以及這些現(xiàn)有藥物對(duì)一組既定結(jié)果的估計(jì)影響。

雖然這項(xiàng)研究的重點(diǎn)是提議重新利用藥物來(lái)預(yù)防冠狀動(dòng)脈疾病患者的心力衰竭和中風(fēng)，但該框架是靈活的——可以應(yīng)用于大多數(shù)疾病。

“這項(xiàng)工作展示了人工智能如何用于在患者身上‘測(cè)試’藥物，并加速假設(shè)的產(chǎn)生，并有可能加速臨床試驗(yàn)，”資深作者、計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程和生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)助理教授張平說(shuō)。在俄亥俄州。“但我們永遠(yuǎn)不會(huì)取代醫(yī)生——藥物決定將始終由臨床醫(yī)生做出。”

該研究發(fā)表在NatureMachineIntelligence上。

藥物再利用是一項(xiàng)有吸引力的追求，因?yàn)樗梢越档团c新藥物安全性測(cè)試相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，并大大減少將藥物推向市場(chǎng)以供臨床使用所需的時(shí)間。

隨機(jī)臨床試驗(yàn)是確定藥物對(duì)疾病有效性的黃金標(biāo)準(zhǔn)，但張指出，機(jī)器學(xué)習(xí)可以解釋大量人群中成百上千的人類差異，這些差異可能會(huì)影響藥物在體內(nèi)的作用。這些因素或混雜因素，從年齡、性別和種族到疾病嚴(yán)重程度和其他疾病的存在，在框架所基于的深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)算法中充當(dāng)參數(shù)。

該信息來(lái)自“真實(shí)世界證據(jù)”，即通過(guò)電子病歷或保險(xiǎn)索賠和處方數(shù)據(jù)捕獲的數(shù)百萬(wàn)患者的縱向觀察數(shù)據(jù)。

“現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)有很多混雜因素。這就是我們必須引入可以處理多個(gè)參數(shù)的深度學(xué)習(xí)算法的原因，”領(lǐng)導(dǎo)醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室人工智能并且是俄亥俄州立大學(xué)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)分析研究所核心教員的張說(shuō)。“如果我們有成百上千的混雜因素，任何人都無(wú)法處理。所以我們必須用人工智能來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

“我們是第一個(gè)引入使用深度學(xué)習(xí)算法來(lái)處理現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)、控制多個(gè)混雜因素并模擬臨床試驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)。”

研究團(tuán)隊(duì)使用了近120萬(wàn)心臟病患者的保險(xiǎn)索賠數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)提供了有關(guān)他們指定的治療、疾病結(jié)果和潛在混雜因素的各種價(jià)值的信息。深度學(xué)習(xí)算法還能夠?qū)⒚總€(gè)患者經(jīng)歷中的時(shí)間流逝考慮在內(nèi)——每次就診、處方和診斷測(cè)試。藥物的模型輸入基于其活性成分。

應(yīng)用所謂的因果推理理論，研究人員將在臨床試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)的活性藥物和安慰劑患者組進(jìn)行分類，以便進(jìn)行分析。該模型跟蹤患者兩年，并將他們?cè)谠摻K點(diǎn)的疾病狀態(tài)與他們是否服用藥物、服用哪些藥物以及何時(shí)開(kāi)始治療進(jìn)行比較。

“通過(guò)因果推斷，我們可以解決多次治療的問(wèn)題。我們不回答藥物A或藥物B是否對(duì)這種疾病有效，而是弄清楚哪種治療方法會(huì)有更好的效果，”張說(shuō)。

他們的假設(shè)是：該模型將識(shí)別出可以降低冠狀動(dòng)脈疾病患者心力衰竭和中風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)的藥物。

該模型產(chǎn)生了九種被認(rèn)為可能提供這些治療益處的藥物，其中三種目前正在使用——這意味著分析確定了六種藥物再利用的候選藥物。除其他發(fā)現(xiàn)外，該分析表明，用于治療抑郁癥和焦慮癥的糖尿病藥物二甲雙胍和依他普侖可以降低模型患者人群中心力衰竭和中風(fēng)的風(fēng)險(xiǎn)。事實(shí)證明，目前正在測(cè)試這兩種藥物對(duì)心臟病的有效性。

張強(qiáng)調(diào)，團(tuán)隊(duì)在本案例研究中的發(fā)現(xiàn)并不重要，重要的是他們是如何到達(dá)那里的。

“我的動(dòng)機(jī)是與其他專家一起應(yīng)用這一點(diǎn)，為目前沒(méi)有任何治療方法的疾病尋找藥物。這非常靈活，我們可以根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整，”他說(shuō)。“如果您可以定義疾病結(jié)果，那么通用模型可以應(yīng)用于任何疾病。”