美国弗吉尼亚大学医学院（UVA School of Medicine）的科学家们开发了一种名为LogiRx的人工智能工具，旨在通过预测药物对生物过程的影响，加速针对新疾病的治疗开发。这一计算工具不仅能识别可能受益的患者群体，还能提供药物在细胞内作用机制的见解。
研究人员表示，LogiRx在检测心力衰竭预防的“有前景”候选药物方面展现了潜力。例如，研究团队发现抗抑郁药艾司西酞普兰（escitalopram）可能有助于预防心脏肥大。心脏肥大是一种因心肌细胞过度增长而增厚的现象，会损害心脏泵血的能力。
UVA生物医学工程教授Jeffrey Saucerman及其团队（包括博士生Taylor Eggertsen）利用LogiRx评估了62种此前被认为对预防心脏肥大“有前景”的药物。该工具预测了七种药物可能存在“脱靶效应”，其中两种药物在细胞实验中得到了验证。
实验室测试和患者结果回顾显示，服用抗抑郁药的患者患心脏肥大的风险较低。尽管在艾司西酞普兰被正式用于心脏健康治疗之前仍需进一步研究和临床试验，但Saucerman对该工具加速多种严重疾病新疗法开发的潜力充满信心。
Saucerman表示：“人工智能需要从检测模式向生成理解转变。我们的LogiRx工具不仅能帮助我们识别哪些药物可以重新用于心脏病治疗，还能揭示它们在心脏中的作用机制。人工智能正在加速药物开发的许多方面，但在解释药物在人体中的作用机制方面进展较少。LogiRx是将人工智能与现有细胞工作机制知识相结合，寻找旧药新用途的重要一步。”
(全文结束)
