薬物治療候補を同定するためのCOVID-19疾患生物学のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Jessen, W. J.; Gaisenband, S. D.; Quintanilla, M.; Lula, S.; McLeroth, P.; Sullivan, A.; Letovsky, S.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209917901997 整理番号：22P0334807

薬物治療候補を同定するためのCOVID-19疾患生物学のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling COVID-19 disease biology to identify drug treatment candidates

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発行年： 2022年04月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月18日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

コロナウイルス病2019(COVID-19)は重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2(SARS-CoV-2)に起因する感染症である。現在,限られた数の効果的な処理がある。COVID-19の治療には,他の疾患に対して承認されているさまざまな薬剤が試験され,今までに,COVID-19による入院成人の治療管理のための国立衛生研究所(NIH)COVID-19治療ガイドラインパネルによって,レムデビル,デキサメタゾン,バシチニブ,トファシチニブ,トシリズマブ,およびサリズマブが推奨されている。疾患生物学モデリングアプローチを用いて,上皮細胞における既知蛋白質-蛋白質相互作用と共に,研究文献において記述されたCOVID-19関連遺伝子/蛋白質に基づく蛋白質-蛋白質相互作用ネットワークを構築した。COVID-19疾患生物学モデルの表現型と疾患濃縮分析は,患者の臨床的提示と一致する強い統計的濃縮を示した。このモデルを用いて,SARS-CoV-2により誘導される宿主生物学的応答を調べ,COVID-19薬物治療候補を同定し,現在評価されている薬剤を知り,可能性のある新しい治療薬に対する可能な標的への洞察を与えた。炎症を制御し,細胞分裂を阻害し,宿主微小環境を調節し,疾患を制御するために,癌薬物に焦点を当てた。トップ30のCOVID-19薬物候補から,12は抗新生物剤としての役割を有し,その内の7つはヒト使用に承認されている。まとめると,著者らのモデルによって同定された薬物のほぼ40%は,COVID-19臨床試験のために他者によって同定された。関連する細胞型における既知の分子相互作用と共に,研究文献において議論された疾患関連遺伝子/蛋白質を組み込んだ疾患生物学モデリングは,疾患生物学をよりよく理解し,潜在的に有効な治療介入を同定する有用な方法である。【JST・京大機械翻訳】

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ウイルスの生化学

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