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醫院手帶,城大與哈佛大學攜手取得神經醫學研究突破 | 香港城市大学

互联网 2021-04-13 14:50:56
Examples of brain activity maps used for predicting compounds’ neuropharmacology.大腦活動圖譜示例,用於預測化合物的神經藥理學性質。

 

研究團隊首先為179種現有中樞神經系統藥物建立大腦活動圖譜的參考庫。他們對數以千計的斑馬魚分別逐一施加一種臨床中樞神經系統藥物,相關的大腦活動圖譜顯示斑馬魚腦部不同區域對這些藥物的反應情況。然後,研究團隊根據圖譜之間的內在相似性,運用機器學習算法將這些藥物按斑馬魚大腦生理表現分類為10個集群。

建立參考庫之後,研究團隊與城大生物醫學系助理教授王鑫博士、哈佛醫學院副教授Stephen Haggarty博士緊密合作,進行數據分析,運用機器學習算法來預測121種新型化合物的潛在臨床治療功效。

機器學習策略預測到在121種新化合物中,有30種具抗癲癇特性。為了驗證這個預測,研究團隊從這30種潛在抗癲癇化合物中,隨機挑選了14種,在斑馬魚的癲癇動物模型作行為學測試。

結果顯示,14種化合物中有7種能夠減輕斑馬魚癲癇發作,而不會產生任何鎮定性副作用,顯示預測的準確度達到50%左右。史博士說:「結合快速的體內藥物篩選系統和機器學習,我們為協助篩選出更具治療藥用潛力的新型化合物提供捷徑,從而加快藥物研發,降低整個過程中的失敗比率。」

該論文的共同第一作者是生物醫學工程學系副研究員林旭東博士、生物醫學系副研究員段鑫先生,其他作者包括生物醫學系鄭淑嫻教授、生物醫學工程學系畢業生陳中原先生和前副研究員陳思亞女士。

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