非活性药物成分可能会增加你的药物剂量
一般的药物都含有八种“非活性”成分的混合物，它们被添加到药片中，使药片味道更好，持续时间更长，并使其中的活性成分稳定。现在，人们对其中一些添加剂引起某些患者过敏反应的能力进行了更深入的研究。但现在，有一个新的转折，麻省理工学院的研究人员发现，另外两种非活性成分实际上可能提高药物强度，对一些患者有益。
在3月17日发表的一项研究中细胞报告研究人员报告说，维生素A棕榈酸盐(一种常见的补充剂)和树胶树脂(一种常用的药片和口香糖的上光剂)可以使数百种药物更有效，包括凝血剂和口香糖抗癌药物到过度反击的止痛药。它们还概述了一种使用机器学习的方法，以找到具有未开发的治疗价值的其他非活动成分。
“你摄取的任何东西都有一个潜在影响但追踪对分子水平的影响可能是一项艰巨的努力，“这项研究的高级作者Giovanni Traverso是机械工程系和胃肠学家在Brigham和女性医院的胃肠学家。”机器学习为您提供了一种方法缩小搜索空间。“
研究人员选择将他们的搜索集中在众所周知的两种蛋白质中，以其超出其郊外的作用药物输送:转运蛋白p -糖蛋白(P-gp)和代谢蛋白udp -葡萄糖醛酸转移酶2b7 (UGT2B7)。其中一种或两种药物都参与调节了美国食品和药物管理局批准的近1900种药物中20%的疗效。
研究人员想知道FDA批准的800种食品和药物添加剂中是否有任何一种会影响蛋白质的功能。手工筛选所有800种化合物既繁琐又昂贵。因此，他们转而建立了一个计算机平台来为他们工作，采用了制药公司用来排除药物间相互作用的方法。
他们向该系统注入了FDA 800种非活性成分的化学结构，以及数百万种已知会干扰酶功能的药物和其他化合物。然后，他们要求该平台预测哪种食品和药物添加剂最有可能破坏P-gp和UGT2B7，并通过让更多的P-gp进入体内或减缓其退出(如UGT2B7)来改变药物的效力。
机器学习使研究人员能够快速比较数百万种药物和非活性成分，以确定最有可能产生效果的添加剂。两种最热门的候选药物出现了:维生素A棕榈酸(P-gp的预测抑制剂)和松香酸(树胶树脂(基本上是树液)中的一种成分)，作为UGT2B7的预测抑制剂。
研究人员接下来在实验室中对计算机的预测进行了物理测试。在一项实验中，他们给小白鼠补充了维生素a强化水，然后给小白鼠补充了正常剂量的凝血剂华法林。与一个简单的血液测试，他们证实小鼠吸收了30％的药物，这是一种强烈的迹象，维生素A改善了华法林的摄取。
在第二个实验中，他们用一种物质处理一小片猪肝，这种物质在UGT2B7消化后失去了发出荧光的能力。当加入松香酸时，物质继续发出荧光。药物开发人员利用该测试来确认一种药物具有酶抑制剂的作用，在这里，研究人员证实，事实上，正如预测的那样，松香酸针对的是UGT2B7。特拉弗索说，虽然没有对实际药物进行测试，但结果表明，如果将树胶树脂与布洛芬等普通止痛药一起服用，可以增加其强度，就像维生素a对小鼠华法林的作用一样。
机器学习方法越来越有助于识别和设计新药。在最近的发现中，麻省理工学院研究人员使用深度学习算法在药物重新展示中找到一个完全新的抗生素，该数据库批准或正在审查的化合物的数据库中人类使用。这种化合物作为一种拟议中的糖尿病治疗药物隐藏在光天化日之下，之所以能被识别出来，是因为算法没有预先设想过杀菌剂应该是什么样子。
就像药物再利用中心一样，FDA的非活性成分清单对药物开发人员有很大的吸引力。该研究的第一作者Daniel Reker说，这些成分已经上市，即使它们还没有被批准用于新的用途。Daniel Reker是瑞士国家科学基金会在麻省理工学院科赫综合癌症研究所的博士后。如果发现了一种有希望的生物学关联，这一发现就可以迅速转入临床试验。相比之下，测试在实验室合成或发现的新分子的安全性可能需要数年时间。
Reker说:“虽然需要进一步的测试来了解这些影响对人类有多强，但我们的算法得出了可能立即产生影响的新结论。”“药物发现是一个漫长而昂贵的过程，我们很高兴机器学习可以帮助提高成功率。”
在服用后来发现含有麸质后，塞氏患者在腹腔疾病后患者患有腹腔病后，球队对不活跃成分的隐患感兴趣。特拉沃罗和他的同事想知道其他据说惰性成分可能会影响患者。
筛选在美国销售的约42,000种药物的成分列表，他们发现超过一半含有肠易激综合征的人的至少一种糖，以避免;45％含有乳糖;并且第三种包含与过敏反应有关的食物染料。研究人员警告说，虽然一颗药丸可能不含足够的成分造成麻烦，但它可以在多种药物上患者增加。他们去年报告了他们的研究结果科学转化医学。
在目前的研究中，研究人员选择探索相同成分的治疗价值。比较800“无活性”成分的化学结构，近1,900批准药物化合物，它们在其化学结构和性质中发现了令人惊讶的重叠量。这激发了他们试图预测所有800种成分的生物学效果。最后，他们发现了数千个以前无证的效果，这表明其他有益化合物在棕榈酸盐和胶树脂之外的其他有益化合物可能正在等待发现。
研究人员说，如果在临床试验中得到证实，维生素A和树胶树脂可以添加到数百种由P-gp或UGT2B7蛋白调节的药物中，包括抗癌药物，以提高药物的吸收或减少配方中所需的量。维生素A、松香和类似的化合物也可能是开发新药的起点。
”机器学习使我们更接近个性化的药物形式，医生将能够通过考虑患者的饮食、药物中的非活性成分和其他因素更有效地治疗患者，”Reker说。
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