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藥物再利用，即將市面上現有藥物重新定位用于治療其他疾病，這為罕見病患者帶來了曙光。
美國國立衛(wèi)生研究院（National Institutes of Health）將罕見病定義為在美國影響少于 20 萬人的疾病。但有數千種罕見病，總共影響了數千萬美國人和全球數億人。
然而，超過 90% 的罕見病沒有獲批的治療方法，大型制藥公司也沒有投入很多資源去尋找這些治療方法。NCATS 藥物開發(fā)合作項目負責人 Christine Colvis 表示，開發(fā)一種針對少量患者的新型藥物通常不會帶來很大的經濟收益。
通過機器學習，科學家能夠快速篩選現有藥物，尋找其對罕見病的潛在療效。賓夕法尼亞大學的醫(yī)學副教授 David Fajgenbaum 是這一領域的先驅之一。
2010 年，Fajgenbaum 還是一名醫(yī)學生，當時他因罕見的 Castleman 病 (CD) 病情危急，有五次險些喪命。醫(yī)生告訴 David，他的疾病已經沒有其他治療選擇，除非有新的治療方法出現。但是，開發(fā)新療法需要數十億美元的研究資金和 10-15 年的時間。
幸運的是，Fajgenbaum 團隊發(fā)現了血液中一條過度活躍的信號通路，并測試了一種已有 25 年歷史的藥物西羅莫司（sirolimus，又稱雷帕霉素），該藥物被批準用作腎移植后的免疫抑制劑，但從未用于治療 CD。通過該藥物，Fajgenbaum 的病情已經緩解了 11 年。
這一經歷促使他致力于藥物再利用研究，并成立了非營利組織 Every Cure。在過去的 10 年里，Fajgenbaum 團隊已經研發(fā)出 14 種針對多種疾病的再利用藥物，他們正在通過 Every Cure 擴大這項工作的影響。
Every Cure 官網：https://everycure.org/
Every Cure 成立的目的是確?；颊卟粫驗闈撛谥委煼椒ū缓鲆暥馐芡纯唷＿@是人工智能首次能夠跨越再利用障礙，以極低的成本和時間找到治療方案。他們的人工智能方法可以快速、系統(tǒng)地分析全球的生物醫(yī)學知識。
傳統(tǒng)研究需要數年時間才能調查完所有疾病，而 Fajgenbaum 的方法涵蓋了所有 18,000 種疾病和 4,000 種藥物，可在幾天內量化 7,500 萬種藥物與疾病的匹配程度。
藥物再利用的例子有很多。阿司匹林最初只是當作一種止痛藥和消炎藥，后來發(fā)現它還具有血液稀釋特性，現在被廣泛用于降低高危人群的心臟病發(fā)作和中風風險。Ozempic 最初被批準用于治療 2 型糖尿病，現已被重新用作減肥藥。
許多科學團隊都在積極探索藥物再利用。浙江大學、之江實驗室提出過一種通過分析線粒體表型變化來識別 MOA 的方法，同時開發(fā)了深度學習模型 MitoReID，可以加速大規(guī)模藥物發(fā)現和再利用。中南大學的研究人員提出了一種稱為 AdaDR 的自適應 GCN 方法，通過深度集成節(jié)點特征和拓撲結構來進行藥物重新定位。
鄭州大學、電子科技大學團隊提出的 MIDTI 方法，江南大學團隊提出的 MINDG 方法，哈爾濱工業(yè)大學團隊的 DrugMGR，均借助 AI 技術提高了藥物-靶點相互作用（DTI）預測的準確性，極大助力了藥物再利用研究。
2025 年 2 月 Google 推出的多智能體系統(tǒng) AI co-scientist，在藥物再利用領域同樣表現優(yōu)異。AI co-scientist 成功提出了急性髓性白血?。ˋML）的新型再利用候選藥物，且實驗證實它所建議藥物在臨床相關濃度下抑制了腫瘤活力。
以前，藥物再利用發(fā)現只是意外驚喜。但現在，AI 正逐漸使這些發(fā)現更有針對性和確定性。人工智能能夠分析現有藥物，看看它們是否可用于新療法。
通過分析生物途徑和疾病進展，人工智能可以將已批準的藥物與新出現的健康威脅相匹配。這種人工智能增強方法有助于降低開發(fā)風險，找到原本可能未發(fā)現的模式，并讓治療更快地惠及患者。
哈佛醫(yī)學院副教授 Marinka Zitnik 表示，藥物再定位是尋找罕見病治療非?！刚T人的替代途徑」，她的實驗室也構建了一個用于藥物再定位的人工智能模型。
一年前，Fajgenbaum 的技術拯救了一名因罕見的 POEMS 綜合癥瀕臨死亡的患者，他叫 Joseph Coates。面對傳統(tǒng)治療方法無力回天的情形，Coates 曾表示已經放棄準備等待死亡的到來。
幸運的是，通過人工智能模型推薦的非傳統(tǒng)藥物組合，他在短時間內對治療產生反應，并最終接受了干細胞移植，成功進入緩解期。
Coates 的成功治療不僅展示了藥物再利用的潛力，也體現了人工智能在醫(yī)學領域的革命性影響。通過不懈努力和創(chuàng)新思維，即使面對最嚴峻的醫(yī)療挑戰(zhàn)，也能找到希望的曙光。
我們相信，藥物再利用的未來充滿希望，而人工智能將繼續(xù)推動這一領域的發(fā)展，為罕見病患者帶來更多治療選擇。
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