{"id":768192,"date":"2020-08-16T08:30:00","date_gmt":"2020-08-16T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dailynewshungary.com\/it\/quali-farmaci-possono-essere-efficaci-per-il-coronavirus\/"},"modified":"2020-08-16T08:30:00","modified_gmt":"2020-08-16T06:30:00","slug":"quali-farmaci-possono-essere-efficaci-per-il-coronavirus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailynewshungary.com\/it\/quali-farmaci-possono-essere-efficaci-per-il-coronavirus\/","title":{"rendered":"Quali farmaci possono essere efficaci per il coronavirus?"},"content":{"rendered":"

Il famoso fisico ungherese Albert-L\u00e1szl\u00f3 Barab\u00e1si e i suoi colleghi hanno raggiunto un’altra pietra miliare nella loro ricerca sul coronavirus Il gruppo ha pubblicato i suoi risultati sull’efficacia dei farmaci approvati per altre malattie per le infezioni da SARS-CoV-2 Hanno utilizzato diverse metodologie di riutilizzo della rete per testare un’ampia gamma di composti Questo nuovo approccio pu\u00f2 accelerare significativamente il processo di sviluppo dei farmaci per il coronavirus.<\/strong><\/p>\n

Nel loro ultimo studio, \u201cNetwork Medicine Framework for Identifying Drug Repurposing Opportunities for COVID-19\u201c<\/em>Albert-L\u00e1szl\u00f3 Barab\u00e1si e il suo gruppo hanno identificato numerosi potenziali farmaci candidati per il COVID-19 e hanno proposto un set di strumenti algoritmici per identificare futuri trattamenti per le malattie svantaggiate dai processi convenzionali di scoperta dei farmaci Portafoglio<\/a><\/em> segnalato Il fisico ungherese-americano, noto soprattutto per il suo lavoro nella ricerca della teoria delle reti, ha annunciato la grande notizia sulla sua pagina Facebook:<\/p>\n

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\nhttps:\/\/www.facebook.com\/barabasi\/posts\/10163902304365612\n<\/div>\n<\/figure>\n

Applicando tre metodologie di riutilizzo della rete (algoritmo basato sull’intelligenza artificiale, algoritmo di diffusione e algoritmo di prossimit\u00e0), il gruppo di ricerca ha esaminato circa 6.000 farmaci approvati dalla FDA (Food and Drug Administration) per la loro efficacia attesa contro SARS-CoV-2. il primo elenco di 918 farmaci per i quali tutte le pipeline offrivano previsioni \u00e8 stato pubblicato ad aprile. Il gruppo ha pre-incubato le cellule Vero con questi farmaci e ne ha testato l’effetto sul virus.<\/p>\n

\u201cDei 918 farmaci, 806 non hanno avuto effetti rilevabili sull’infettivit\u00e0 virale (farmaci N, 87,8% dell’elenco testato); 35 erano citotossici per le cellule ospiti (farmaci C); 37 hanno avuto un forte effetto (farmaci S), essendo attivi in un ampio intervallo di concentrazioni; e 40 hanno avuto un effetto debole (farmaci W) sul virus.\u201d<\/p>\n

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I ricercatori hanno trovato 77 farmaci con un esito positivo (S & W) da schermo in vitro.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Dopo un’ulteriore ispezione, hanno rivelato che solo uno dei 77 farmaci S&W prende di mira direttamente un legame proteico virale. 76 possono essere considerati farmaci di \u201cnetwork\u201d che non possono essere identificati utilizzando metodi tradizionali basati sul legame perch\u00e9 raggiungono il loro effetto indirettamente perturbando la rete subcellulare ospite.<\/p>\n

Gli autori hanno sostenuto che \u201cnessun metodo unico offre risultati costantemente affidabili su tutti i set di dati e metriche Questo ci ha spinto a<\/p>\n

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sviluppare un approccio multimodale che fonda le previsioni di tutti gli algoritmi, mostrando che un consenso tra i diversi metodi predittivi supera costantemente le prestazioni delle migliori pipeline individuali.\u201d<\/p>\n<\/blockquote>\n

La rapida diffusione della pandemia di coronavirus ha creato una crescente necessit\u00e0 di metodologie in grado di identificare in modo rapido e affidabile composti approvati clinicamente che potrebbero essere efficaci nel trattamento dei pazienti affetti da coronavirus. Gli algoritmi di riutilizzo dei farmaci classificano i farmaci secondo vari criteri, consentendo l\u2019analisi efficace in termini di tempo di un\u2019ampia gamma di composti.<\/p>\n

I ricercatori hanno aggiunto che<\/p>\n

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\u201cla mancanza di metodologie di riutilizzo affidabili ha portato a un modello “il vincitore prende tutto”, in cui pi\u00f9 di un terzo degli studi clinici registrati si concentra sull’idrossiclorochina o sulla clorochina, sottraendo risorse al test di una gamma pi\u00f9 ampia di farmaci candidati potenzialmente a\u201d<\/p>\n<\/blockquote>\n

Top 10 farmaci con forte<\/span> e debole<\/span> effetto sul COVID-19:<\/h4>\n
\"Top<\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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