Вчені розробили модель штучного інтелекту, здатну визначити, чи сумісні різні ліки один з одним. Це досягнення відкриває нові перспективи для покращення безпеки та ефективності лікування пацієнтів.

Кожні ліки, що приймаються внутрішньо, повинні пройти через слизову оболонку травного тракту. У цьому процесі беруть участь білки-транспортери, але не завжди зрозуміло, який тип транспортера використовують різні препарати.

Вчені з Массачусетського технологічного інституту, Жіночої лікарні імені Бригама та Університету Дьюка створили комплексну стратегію для ідентифікації цих транспортерів. Їхній підхід, що поєднує тканинні моделі та алгоритми машинного навчання, дозволив виявити потенційні взаємодії між різними препаратами.

Згідно з Джованні Траверсо, одним з головних авторів дослідження, ця робота допоможе зробити ліки більш безпечними та ефективними. Вона також сприяє передбаченню потенційної токсичності ліків, що було важко.

Використовуючи модель, вчені протестували 23 препарати, що широко використовуються, виявивши, що деякі антибіотики і препарати, що розріджують кров, можуть взаємодіяти один з одним, що може негативно вплинути на пацієнтів.

Крім застосовуваних ліків, цей підхід також застосовний до препаратів, що знаходяться в стадії розробки. Він відкриває нові можливості для передбачення взаємодій та покращення безпеки медичного лікування.

Дослідження, опубліковане в журналі Nature Biomedical Engineering, є важливим кроком у галузі фармацевтичної науки та медицини, обіцяючи значні переваги для пацієнтів та медичної спільноти в цілому.