研究人员正在寻求人工智能的协助，以创造和优化潜在的新药物，帮助阿片类药物成瘾者。据估计，约有300万美国人患有阿片类药物使用障碍，每年有超过8万美国人死于药物过量。阿片类药物，如海洛因、芬太尼、羟考酮和吗啡，激活阿片类药物受体。激活μ型阿片受体会导致疼痛缓解和欣快感，但也会导致身体依赖性和呼吸机能丧失，后者是在药物过量的情况下导致死亡的原因。
临床前研究表明，阻断卡帕阿片受体（kappa-opioidreceptor）可能为治疗阿片类药物依赖性提供一种有希望的药理学方法。通过发现抑制卡帕阿片受体的药物，西奈山伊坎医学院MartaFilizola实验室的LeslieSalasEstrada希望能缓解阿片类药物成瘾。博士后研究员SalasEstrada将于2月20日星期一在加州圣地亚哥举行的第67届生物物理学会年会上介绍她的工作。
众所周知，卡帕-阿片受体是介导大脑奖励的。萨拉斯-埃斯特拉达解释说："如果上瘾并试图戒除，在某些时候会出现戒断症状，这些症状很难克服，在大量接触阿片类药物后，大脑会重新连接，因此需要更多的药物。阻断卡帕阿片受体的活动已经在动物模型中被证明可以减少戒断期的这种用药需求。"
然而，发现能够阻断蛋白质（如卡帕阿片受体）活动的药物可能是一个漫长而昂贵的过程。使用计算工具可以使其更有效率，但筛选数十亿的化学化合物可能需要数月时间。相反，SalasEstrada正在使用人工智能（AI）来优化这一过程。
"人工智能的优势在于能够接受大量的信息，并学会从中识别模式。因此，我们相信机器学习可以帮助我们利用可以从大型化学数据库中获得的信息，从头开始设计新的药物。她说："通过这种方式，我们可以潜在地减少与药物发现相关的时间和成本。"
利用有关卡帕阿片受体和已知药物的信息，他们训练了一个计算机模型，用强化学习算法生成可能阻断受体的化合物，该算法奖励对药物治疗有利的特性。
到目前为止，该团队已经确定了几种具有前景的化合物，他们正在与合作者合作合成这些化合物，并最终测试它们在细胞中阻断卡帕阿片受体的能力，然后在动物模型中测试它们的安全性和有效性。最终，"我们希望我们能够帮助那些与毒瘾作斗争的人"。
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