基于 AI 的 Paxlovid 药物相互作用分析

KAIST 生化工程系 Sang Yup Lee 教授的研究团队开发了一种先进的基于 AI 的药物相互作用预测技术，该技术分析了用作 COVID-19 治疗的 Paxlovid 成分与其他处方药之间的相互作用。

这篇论文发表在美国国家科学院院刊网络版上。

在这项研究中，研究团队开发了 DeepDDI2，这是他们于 2018 年开发的基于 AI 的药物相互作用预测模型 DeepDDI 的高级版本。DeepDDI2 能够计算和处理总共 113 种药物相互作用 (DDI) 类型，超过了现有 DeepDDI 涵盖的 86 种 DDI 类型。

研究团队使用 DeepDDI2 预测 COVID-19 治疗药物 Paxlovid 的成分(利托那韦、nirmatrelvir)与其他处方药之间可能发生的相互作用。研究团队表示，虽然在 COVID-19 患者中，患有高血压和糖尿病等慢性疾病的高危患者很可能正在服用其他药物，但尚未充分分析 Paxlovid 的药物间相互作用和药物不良反应，然而。

进行这项研究是为了了解继续使用该药物会如何导致严重和不必要的并发症。

Paxlovid 是美国制药公司辉瑞公司开发的 COVID-19 治疗药物，并于 2021 年 12 月获得美国食品药品监督管理局(FDA)的紧急使用批准(EUA)。

研究团队使用 DeepDDI2 预测 Paxrovid 的成分利托那韦和尼玛瑞韦如何与 2,248 种处方药相互作用。作为预测的结果，预计利托那韦会与 1,403 种处方药发生相互作用，而尼马曲韦会与 673 种药物发生相互作用。

利用预测结果，研究团队针对具有高药物不良事件 (ADE) 的处方药提出了具有相同机制但药物相互作用可能性低的替代药物。因此，确定了 124 种可减少利托那韦可能出现的不良 DDI 的替代药物和 239 种尼马曲韦的替代药物。

通过该研究成果，利用深度学习技术准确预测药物相互作用(DDIs)成为可能，有望在数字医疗、精准医疗和医药行业发挥重要作用。开发新药和开处方的过程。