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台研究團隊建老藥新用資料庫 為新冠肺炎找解方

2020-10-22 15:00中央社 台北22日電

台灣大學、陽明大學、中央研究院等單位與台灣人工智慧實驗室合作,從「老藥新用」角度建立資料庫,公開給全球醫學研究團隊參考,可望加速找出新冠肺炎的解方。

COVID-19(2019年冠狀病毒疾病,俗稱新冠肺炎)在全球造成超過100萬人死亡,如何阻止疫情蔓延,成為各國當務之急。台大與台灣人工智慧實驗室等單位合作,在科技部經費支持下,從已知臨床安全性的藥物出發,以生物資訊技術,進行作用目標蛋白及藥物化合物親和力模擬預測,並將結果建立成DockCoV2資料庫。

台大今天發出新聞稿指出,上述研究計畫由台大生命科學系特聘教授阮雪芬、生物機電工程學系教授陳倩瑜共同指導,目前資料庫已累積2萬多筆模擬成果,並於今年10月份刊登於知名期刊Nucleic Acids Research(核酸研究),受到學術界重視。

研究團隊解釋,過往藥物研發從化合物選定到安全性、效用性的評估,大約須歷時10至12年不等,面對迅速擴張的流行疾病時,往往緩不濟急。

研究團隊在美國提出「老藥新用」想法前,今年2月便將「化合物與標靶蛋白結合性預測」的分析服務建立於TAIGenomics基因分析平台上,提供自動化、快速的模擬預測工具,並嘗試挑選3000多筆藥物,搭配5種新冠肺炎病毒蛋白、2種與病毒棘蛋白有交互作用的人類蛋白,進行結合性預測。

資料庫包含每種藥物與不同標靶蛋白的結合分數,將模擬結果以「可視化方式」呈現在蛋白質結構上,再連結該藥物結構及實驗數據資料庫,提供研究評估使用。藉由這些整合資訊,可加速候選藥物選擇所需時間。

台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾透過台大指出,團隊期盼利用AI力量,協助防疫國家隊前行,也協助台灣的軟實力在國際上被看見。台大教授阮雪芬表示,非常歡迎對任何藥物或是蛋白質有興趣的團隊,利用資料庫進行後續研究,所有的程式碼都公開在GitHub,也歡迎做生物資訊的研究團隊應用。

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