जब सुपरकंप्यूटर इन स्थितियों का इलाज करने के लिए नए ड्रग कॉकटेल का शिकार करते हैं, तो वैज्ञानिक विश्लेषण को सूचित करने में मदद करने के लिए दशकों के अध्ययन से डेटा के मशीनों के पहाड़ों को खिला सकते हैं। लेकिन वैज्ञानिकों के लिए इन सामान्य रणनीतियों की ओर मुड़ने के लिए कोरोनावायरस अभी भी बहुत नया है और बहुत तेजी से उत्परिवर्तित हो रहा है।
मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं के पास नए वायरस पर डेटा की कमी को दूर करने का एक नया तरीका है। वे मानव मस्तिष्क में सिग्नलिंग नेटवर्क के बाद पैटर्न वाले एल्गोरिदम को चलाने के लिए कंप्यूटर को प्रशिक्षण दे रहे हैं। मस्तिष्क की तरह, ये तंत्रिका नेटवर्क “सीख” सकते हैं और तेजी से बदलती जानकारी के अनुकूल हो सकते हैं, मक्खी पर नए कनेक्शन बना सकते हैं।
उनमें से एक दवा जोड़े की खोज करना है जो अपने आप में किसी भी दवा की तुलना में एक साथ अधिक शक्तिशाली एंटीवायरल होंगे। कंसर्ट में दो दवाओं के अधिक प्रभावी होने की इस अवधारणा को “ड्रग सिनर्जी” के रूप में जाना जाता है।
कंप्यूटर किसी बीमारी के उन हिस्सों की भी तलाश करता है जिन्हें दवाएं लक्षित करती हैं, जैसे कि प्रोटीन या किसी स्थिति से जुड़े आनुवंशिक परिवर्तन। इन दो दृष्टिकोणों के पीछे विचार यह है कि मशीनें “सीख” सकती हैं कि कौन सी दवा कॉकटेल में सबसे अधिक एंटीवायरल शक्ति हो सकती है।
उनके अध्ययन में,प्रोसीडिंग्स ऑफ द नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज में प्रकाशित, MIT के वैज्ञानिकों ने इस दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए दो संभावित ड्रग कॉकटेल का खुलासा किया। एक रेमेडिसविर को जोड़ती है, जिसे एफडीए ने पहले ही COVID-19 के इलाज के लिए मंजूरी दे दी थी, और उच्च रक्तचाप के लिए एक दवा, रेसरपाइन। दूसरी जोड़ी है रेमेडिसविर और एक प्रायोगिक दवा जिसे आईक्यू -1 एस कहा जाता है, दवाओं के एक परिवार में से एक है जिसका उपयोग रुमेटीइड गठिया जैसे ऑटोइम्यून रोगों के इलाज के लिए किया जाता है।
ये ड्रग कॉकटेल अभी तक मानव परीक्षणों में COVID-19 के खिलाफ प्रभावी साबित नहीं हुए हैं। लेकिन अध्ययन के परिणाम दवा डेवलपर्स को यह तय करने में मदद कर सकते हैं कि नए उपचारों की खोज करते समय कौन से संयोजन परीक्षण करने के लिए सबसे अधिक समझ में आ सकते हैं।
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