斯坦福大学AI系统，可预测药物组合副作用！

有哪两种药不能一起吃？这两种药在一起吃会有什么副作用吗？目前，美国市场上总共大约有5000多种药物，以及1000多种不同的已知副作用。这样一来，每两种药物之间产生的副作用可能性高达1250亿种，将一种新药与其他所有药物组合进行副作用测试也是非常不现实的。因此，就算是最权威和专业的医生，也无法对每一种药的副作用了如指掌，更不用说回答“两种药一起服用会有什么后果”这类问题了。

▲我们都知道，药不能混在一起吃，但究竟两种药一起吃之后会有哪些副作用呢？我们其实并不清楚（图片来源：123RF）  

在这个时候，就需要人工智能技术闪亮登场了。近日，来自斯坦福大学的科学家们开发了一个人工智能系统，用于预测药物组合可能会出现的副作用，而非简单地对这些副作用进行追踪。这个名为Decagon的系统可以帮助医生做出更加准确的药物选择，同时也可以帮助研究人员来寻找更好的药物组合，从而治疗那些较为复杂的疾病。

研究人员旨在通过研究药物如何影响我们体内的潜在细胞机制，来解决药物副作用复杂的问题。他们建立了一个庞大的系统，模拟了人体内超过19000种蛋白质的相互作用，以及不同药物对这些蛋白质的影响。随后，研究人员利用超过400万种已知的药物及其副作用之间的关联，建立了一个预测药物副作用的人工智能系统Decagon，根据药物如何靶向不同的蛋白质，来识别副作用产生的不同模式，并预测两种药物一起服用时的未知副作用。

Decagon的表现十分优秀，它准确预测了新型药物组合产生的副作用，比基线水平高出69%。并且，Decagon给出的预测结果和实际中的结果也是一致的。例如，Decagon预测胆固醇药物atorvastatin和血压药amlophdine一起服用可能导致肌肉炎症，而这一结果在2017年的一份病例报告中得到证实。另外，Decagon预测的十种药物组合副作用中，已经有五种在医学文献中得到了证实。

▲斯坦福大学的博士后研究员Marinka Zitnik博士（图片来源：斯坦福大学）  

该研究的负责人之一，斯坦福大学的博士后研究员Marinka Zitnik博士表示，在未来他们希望开发出一个对用户更加友好的人工智能系统，来为医生提供相应的指导，从而确定是否为特定的患者开具某些药物，同时帮助研究人员在尽量减少药物副作用的情况下，研发针对复杂疾病的优化治疗方案。

参考资料：

[1] Artificial intelligence helps Stanford researchers predict drug combinations' side effects

[2] Stanford researchers develop AI that can predict pharmaceutical drug interactions