對抗毒癮與藥物成癮  借助人工智慧優化療程

編譯／高晟鈞

鴉片類藥物是具有嗎啡作用的化學物質，主要用途是止痛，對於減輕像是癌症、慢性疼痛等不治之症的劇烈痛楚有著良好的效果。根據統計，大約有300萬的美國人患有鴉片類藥物的使用障礙。服用鴉片類藥物後，身體的多個鴉片受體會被激活，並緩解疼痛現象；但也相對會導致呼吸急促與身體依賴性（成癮性）增加。

近期，有臨床研究發現，阻斷Kappa-鴉片受體將提供對於產生鴉片類藥物成癮的患者，一種有前途的治療與戒斷方法。

當身體對某一種物質產生身體依賴性時，如若隨便停藥，便會產生名為戒斷現象的情況。戒斷現象十分常見，例如：戒菸、戒毒和戒斷藥物使用等等。而戒斷症狀其實很難真的克服，尤其當你首次接觸鴉片類藥物後，你的大腦會給予信息，尋求更大劑量的藥物需求。而透過阻斷藥物與體內受體的連接（Kappa-鴉片受體），被證實可以有效的減少戒斷期使用藥物的需求。

然而，不幸的是，這種可以阻斷體內蛋白質活性的藥物，除了療程昂貴外，治療期也十分地長；並且，從數據庫中計算達數10億種的相關化學藥物，將是一個漫長的新藥開發過程。

於是科學家們希望透過人工智慧來優化整個治療流程。透過人工智慧的高度演算能力，可以從大型化學數據庫中所獲得的信息，設計有效藥物，減少時間成本。目前為止，研究團隊已經設計出一計算機模型，確定了幾種具有良好特性的化合物，並著手進行合成，最終測試他們阻斷Kappa-鴉片受體的能力以和對身體的安全性，以便幫助那些與藥物成癮對抗的人。

資料來源:MedicalXpress

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