西奈山医学院的科学家揭示新见解和可能的解决方案使用机器学习阿片类药物流行病
发现可能导致改进,任何成瘾作用阿片类药物
西奈山医学院研究人员发现独特的结构,生物和化学的见解的方式不同的阿片类药物和特定信号通路激活受体负责药物的有利和不利影响,根据公布的一项研究大自然的科学报告。
阿片类药物过量意外死亡的主要原因是在美国。本研究的结果可能会提供一个蓝图设计改进的止痛药。
”这些新见解将提供一个路线图,以开发一种新的药物,任何成瘾作用,减少对患者有害,”玛塔Filizola说,博士,教授,药理科学和神经科学教授,生物医学科学研究生院院长伊坎在西奈山医学院,和这项研究的首席研究员。“这些见解可以帮助我们工程师新止痛药,减少副作用,特别是呼吸道抑郁。一种替代方法,任何成瘾作用药物治疗慢性疼痛的持续的国家危机还将有助于我们抗击阿片类药物成瘾和毁灭性的过量的流行源于它。”
有很多尝试开发更好的阿片类药物,但由于不完整的理解这已经很大程度上成功的分子签名的镇痛效果而不是不必要的副作用。强阿片类药物,通常与致命的过量(如海洛因,芬太尼或卡芬太尼)与阿片受体结合工作的神经系统。这些药物也引起多巴胺的释放,导致兴奋导致成瘾,抑制神经细胞在大脑的一个区域,调节呼吸,这可能导致呼吸道抑郁和过量的意外死亡。
阿片类药物的疗效主要归因于mu-opioid受体(铁道部)激活G蛋白信号,这意味着药物铁道部的受体结合,并导致其分子结构的变化,然后激活一种叫做G蛋白的蛋白质。然而,药物的副作用大多与一个不同的过程称为β-arrestin信号,而在这些受体的调节过程中发挥作用。为了阐明这一点,研究人员在小鼠模型进行了分子动力学模拟的铁道部绑定到一个经典的阿片类药物(吗啡)或有效的G protein-biased受体激动剂(和- 130),目前正在评估人体临床试验的有效的镇痛效果不如吗啡呼吸抑郁和便秘。
严格的机器学习分析的结果的模拟显示独特的结构,动态,动能的见解有直接利用改进的设计疗法针对铁道部。
除了博士后研究人员Abhijeet Kapoor博士,博士,助理教授大卫。Provasi Filizola实验室,研究人员从大学Pompeu布拉在巴塞罗那,西班牙,贡献国家药物滥用研究所(尼达)资助的研究。结果将通知其他成瘾研究所研究西奈山(目标)由优思明赫德博士的精神病学和主席Ward-Coleman转化神经科学教授西奈山和弗里德曼的大脑研究所由Eric是个好领导,医学博士,博士,神经科学教授和院长在西奈山学术和科学事务。
西奈山医疗体系
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