top of page

Drug Repurposing

231312
:מספר הפרויקט
אופק גבע;יותם יחיאלי;נעם זלצמן;מקס הירש
:שמות הסטודנטים המציגים
ד"ר כהן שראל
:שם המנחה
שיתופי פעולה במחקר
:שם הסדנה
מסלול טכנולוגי/מחקרי
:מסלול הסדנה
:GitHub
פוסטר
מצגת
:תקציר הפרויקט

דמיינו לרגע שפורצת מגפה עולמית, ופתאום יש צורך למצוא ומהר תרופה לאיזה וירוס חדש שנגלה לעולם, מה ניתן לעשות? פיתוח תרופה חדשה זהו תהליך ארוך ויקר, שדורש אישור של FDA אשר לוקח תקופה ארוכה לקבל, רצוי שיהיה נתיב חלופי ומהיר יותר למציאת תרופה לוירוס חדש. בסדנה זו אנו חוקרים את התחום שנקרא Drug Repurposing, מטרתנו למצוא אילו מבין התרופות הקיימות, שכבר אושרו FDA ומשמשות אנשים רבים בבטחה לצורך טיפול במחלות שונות (אך דומות), יכולות לטפל גם בוירוס החדש. מציאת תרופות כאלה יכולות לתת מענה מהיר לוירוס החדש, שכן הן כבר עברו אישור FDA. אנו ממשיכים את מחקרם של ד"ר שראל כהן בשיתוף פעולה עם אוניברסיטת פוטסדם בגרמניה אשר פיתחו אלגוריתם מבוסס למידה עמוקה לחקר של גרף ידע (Knowledge Graph) אשר מכיל קשרים בין וירוסים, תרופות (Compounds), וגנים. באמצעות רשתות מסוג GNN אנו חוזים קשרים חדשים בין תרופות לוירוסים חדשים (במקרה בוחן זה אנו מתמקדים בוירוס הקורונה על כל 32 הזנים שלו), ופותרים בעיה שנקראת Link Prediction בין הצמתים שמייצגים תרופות לבין הצמתים שמייצגים את הוירוסים החדשים (הזנים של הקורונה). אנו מקבלים מטריצה שמייצגת את התחזית של האינטרקציות בין התרופות לבין הוירוסים של הקורונה, וכעת בשלב האחרון של החישוב אנו מבצעים post processing שמטרתו למצוא רשימה של 100 תרופות אשר יכולים לטפל בקורונה. כדי למדוד את ההצלחה שלנו, אנו משווים כמה מתוך 100 תרופות אלו הינם או היו בתהליך של ניסויים קליניים, מבחינתנו עצם הבחירה של חברות תרופות לבחון האם תרופה מסויימת יכולה להתאים לקורונה מהווה אינדיקציה לקשר ביולוגי אפשרי בין התרופה לוירוס. באמצעות דאטאסיינס בלבד וללא ידע ביולוגי, תוך שיפור אלגוריתם ה- post processing, אנו מצליחים לחזות רשימת תרופות שחלק ניכר ממנה אכן היו בניסויים קליניים לקורונה, ובכך משפרים את ה- State-Of-The-Art בתחום זה. המחקר בוצע בשיתוף פעולה עם קבוצת מחקר בינלאומית.

bottom of page