新的算法预测药物组合治疗耐药真菌感染

科学家们创造了一种算法，可以识别出治疗真菌感染的药物组合，这些真菌感染已经对目前的药物治疗产生了抗药性。这项新研究发表在PLOS计算生物学，是一项治疗复杂疾病和为现有药物寻找新用途的战略。

真菌感染是医院获得性感染的主要原因之一，因此，随着患者数量的增加，真菌感染与高死亡率有关削弱免疫系统。不幸的是，真菌引起的疾病普遍存在耐药性，因此迫切需要开发新的治疗方法来克服这一问题。

药物组合已广泛应用于生物医学研究和治疗各种疾病的医疗实践中。ob欧宝直播nba特别是，增效联合用药是克服耐药性、提高治疗效果和减少药物剂量以避免毒性的有效策略。传统上，有效的药物组合是通过实验筛选一组预先确定的药物的所有可能组合来确定的，这是昂贵、耗时和劳动密集型的。

由中国科学院阎桂英教授领导的这组作者创造了一种新的算法，称为基于网络的拉普拉斯正则化最小二乘协同药物组合预测(NLLSS)，以预测潜在的协同药物组合。它通过整合不同种类的信息来做到这一点，例如已知的协同药物组合、药物靶点相互作用和药物化学结构。

然后，该研究使用NLLSS预测真菌病原体白色念珠菌的抗真菌增效药物组合。根据疾病控制和预防中心的数据，这种病原体会导致念珠菌病，在美国住院患者中发展成为第四大最常见的真菌血流感染。利用NLLSS，由中国科学院张立新教授领导的科学家，实验验证了13种预测的白色念珠菌协同抗真菌药物组合中的7种，这可能提供新的治疗方法和克服真菌的工作耐药性病原体。