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為武漢肺炎找解方 台研究團隊建資料庫

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【大紀元2020年10月22日訊】(大紀元記者林紫馨台灣台北報導)台灣大學、陽明大學中研院等學研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,可望加速找出武漢肺炎的解方。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。

根據《大紀元》統計數據,全球感染武漢肺炎中共肺炎)人數超過4千萬,死亡人數超過100萬人,阻止疫情蔓延成為各國當務之急。此資料庫的建立有效解決過往藥物研發從化合物選定到安全性、效用性的評估,大約需歷時10~12年不等,面對迅速擴張的流行疾病時,往往緩不濟急的問題;且秉持開放科學精神供世人使用,聯手合作對抗疫情。

台灣大學22日發出新聞稿指出,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3千多筆藥物,搭配5種武漢肺炎病毒蛋白、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。

責任編輯:鄭樺

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