На каждый газ есть противогаз

COVID-19 силён, но сетевая наука сильнее

Image for post
Image for post
Как мишени вируса COVID-19 (показаны красным цветом), охватывают весь человеческий интерактом

Коронавирус стремительно опускает уверенность в силы современной науки ниже плинтуса. Люди умирают, а лекарств нет. Вакцина же, в лучшем случае, появится в массовом производстве не раньше 2021.

Но как говорят любимые мною герои Василия Звягинцева, — «на каждый газ есть противогаз». И таким противогазом для коронавируса может стать сетевая наука, ведомая «Эйнштейном XXI века» Альбертом-Ласло Барабаши.

Менее 10 дней потребовалось «великолепной дюжине» сетевых профи (Ашер Амели, Альберт-Ласло Барабаши, Сяо Ган, Дина Гиассиан, Дейзи Морселли Гизи, Этало До Валле, Джозеф Лоскальцо, Гресия Моралес, Хелия Санчес, Онур Варол, Маринка Цитник, Николетт Ли) для получения списка приоритетных кандидатов в лекарства против COVID-19 с использованием инструментов сетевой медицины.

Вот промежуточные результаты.

Image for post
Image for post
  • Cоставлена карта 332 человеческих белков, с которыми связываются вирусные белки.
Image for post
Image for post
  • Авторы идентифицировали ткани человека, которые экспрессируют белки, необходимые вирусу. Эти ткани / органы, которые могут быть заражены вирусом.
  • С помощью машинного обучения, определили, как мишени вируса COVID-19 (на рисунке выше показаны красным цветом), охватывают весь человеческий интерактом (совокупность всех белковых взаимодействий друг с другом)
  • Модель предсказала, что вирус может проникать и повреждать множественные ткани головного мозга у пациентов с COVID-19 (о первых подтверждениях этого прогноза вчера написала NYT)
  • Также неожиданным является прогноз, что вирус может проникать в репродуктивную систему (влагалище, матка, яичко, шейка матки, яичник).
    Об этом еще никому не известно.

И лаба Барабаши просит медийные ресурсы мира оповестить врачей об этом.

Самое главное.

Сетевое картирование 332 человеческих белков позволило обнаружить 4 продуктопровода для перепрофилирования существующих лекарств на борьбу с коронавирусом.

В результате п. 6 уже сделано следующее.

  • Составлен перечень препаратов, модулирующих экспрессию белков, на которые нацелен COVID-19, — это потенциальные кандидаты стать лекарством для лечения коронавируса.
  • Построенный на основе машинного обучения прогнозный продуктопровод, представляет подграфы связок «лекарство-болезнь» в виде точек в низкоразмерных укладках графа. Полученные в результате укладки сочетаний «лекарство-болезнь» ранжировали для всех известных лекарственных препаратов на основе их прогнозной эффективности против COVID-19.
  • Четыре прогнозирующих продуктоконвейера создали одиннадцать отранжированных списков, объединенных в единый рейтинг из 7600 сочетаний «лекарство-болезнь».

Следует понимать — учитывая головокружительный темп, все эти результаты пока предварительные и будут улучшаться, по мере того, как авторы будут копать глубже. Это лишь результат первых 10 дней работы «великолепной дюжины» сетевых профи.

Но одно уже ясно. Надежда на радикальное ускорение поиска лекарств есть.

Лекарства против коронавируса будут найдены прорывными методами сетевой медицины.

________________________________

Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на
обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное».
Подпишитесь

Written by

Малоизвестное интересное на стыке науки, технологий, бизнеса и общества - содержательные рассказы, анализ и аннотации

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store