Kunstlik intelligents (artificial intelligence ehk AI) on pälvinud olulist tähelepanu oma potentsiaali tõttu erinevate valdkondade, sealhulgas ravimite avastamise revolutsioonimiseks. Hiljutised edusammud AI-põhiste platvormide väljatöötamisel on võimaldanud teadlastel tegeleda varasemalt “ravimatute” vähiravimite sihtmärkidega, näiteks sageli muteerunud KRAS geeni, mis esineb sageli vähis. See läbimurre omab potentsiaali muuta vähiravi ja parandada patsiendi tulemusi.
Insilico Medicine, juhtiv AI-põhine ravimite avastamise ettevõte, on sõlminud koostööleppe Toronto Ülikooliga, et testida AI-disainitud molekule nende “ravimatute” sihtmärkide vastu. Koostöö eesmärk on hinnata 15 kuni 20 sihtmärki erinevates vähiliikides, kasutades AI algoritme uuenduslike molekulide disainimiseks soovitud omadustega.
Traditsiooniliselt on ravimite disain olnud keeruline ja aeganõudev protsess inimese valkude kompleksse olemuse tõttu. Paljud valkude pinnad ei oma sobivaid kotikesi väikeste molekulaarravimite sidumiseks, tehes neid “ravimatuteks”. Siiski ületab AI selle piirangu, analüüsides ulatuslikke andmekogumeid ja avastades mustreid, mida inimesed ei pruugi kergesti märgata.
Insilico Medicine’i AI platvormide liidestuste haldur Kyle Tretina selgitab, et AI suudab ületada inimese võimekust ravimite avastamise ja arendamise ülesannetes, eriti suures koguses andmete käitlemisel. Umbes 90% ravimitest ebaõnnestub arenduse käigus, seega pakub AI tõhusat ja efektiivset lähenemisviisi andmete analüüsimiseks, potentsiaalsete ravimisihtmärkide tuvastamiseks ja nendega suhtlevate molekulide disainimiseks.
Insilico Medicine’i Pharma AI komplekt koosneb kolmest platvormist: Biology 42, Chemistry 42 ja Medicine 42. Need platvormid võimaldavad ettevõttel tuvastada sihtmärke, disainida tõhusaid molekule ja ennustada kliiniliste uuringute tulemusi. Ettevõtte ainulaadne lähenemine ühendab mitme-omika andmed ja tekstiteabe, et saada ülevaade haigusseisunditest ja uurida potentsiaalseid ravimisihtmärke.
Lisaks kasutab Insilico Medicine AI-d, et luua kohandatud molekule, mis seonduvad sihtmärgiga valikuliselt ja tugevalt, muutes bioloogia tõhusalt. See erineb traditsioonilisest “docking lähenemisest” ning võimaldab täpsemat ja personaalsemat lähenemist ravimite disainile.
AI potentsiaal ravimite avastamises ja arendamises on kahtlemata suur. Kasutades AI algoritme, saavad teadlased analüüsida keerulisi bioloogilisi andmeid, tuvastada uusi ravimisihtmärke ja disainida molekule, mille edulootused on suuremad. See tehnoloogiline edasiminek toob lootust tõhusamate vähiravimeetodite ja avab tee meditsiini uuele ajastule.
Korduma kippuvad küsimused:
K: Milline on kunstliku intelligentsi (AI) potentsiaal ravimite avastamises?
V: Kunstlikul intelligentsil on potentsiaal revolutsioonida ravimite avastamist, analüüsides ulatuslikke andmekogumeid ja avastades mustreid, mida inimesed ei pruugi kergesti märgata. See pakub tõhusat ja efektiivset lähenemisviisi andmete analüüsimiseks, potentsiaalsete ravimisihtmärkide tuvastamiseks ja nendega suhtlevate molekulide disainimiseks.
K: Millest koosneb Insilico Medicine’i koostöö Toronto Ülikooliga?
V: Insilico Medicine on sõlminud koostööleppe Toronto Ülikooliga, et testida AI-disainitud molekule “ravimatute” vähisihtkohtade vastu, nagu näiteks sageli muteerunud KRAS geen. Koostöö eesmärk on hinnata erinevate vähiliikide sihtmärke ja kasutada AI algoritme uuenduslike molekulide kavandamiseks soovitud omadustega.
K: Kuidas ületab AI “ravimatute” valgupindade väljakutset?
V: Valgupinnad, mis ei oma sobivaid kotikesi väikeste molekulaarravimite sidumiseks, on traditsiooniliselt loetletud “ravimatute” valkude sihtmärkidena. Siiski ületab AI selle piirangu, analüüsides ulatuslikke andmekogumeid ja avastades mustreid, mida saab kasutada molekulide disainimiseks, mis suhtlevad nende sihtmärkidega.
K: Kuidas kasutab Insilico Medicine AI-d ravimite avastamise protsessis?
V: Insilico Medicine’i Pharma AI komplekt koosneb kolmest platvormist: Biology 42, Chemistry 42 ja Medicine 42. Need platvormid võimaldavad ettevõttel tuvastada sihtmärke, disainida tõhusaid molekule ja ennustada kliiniliste uuringute tulemusi. Ettevõte ühendab mitme-omika andmeid ja tekstiteavet, et saada ülevaade haigusseisunditest ja uurida potentsiaalseid ravimisihtmärke.
Mõisted:
– Kunstlik intelligents (AI): Inimintelligentsi protsesside simulatsioon masinate, eriti arvutisüsteemide abil, et teostada ülesandeid nagu kõnetuvastus, otsuste tegemine ja andmeanalüüs.
– Ravimite avastamine: Uute ravimite tuvastamise ja väljatöötamise protsess, uurides haiguste mehhanisme ja kavandades molekule, mis suhtlevad spetsiifiliste sihtmärkidega, et ravida või ennetada haigusi.
– “Ravimatud” sihtmärgid: Valgusihtmärgid, mille vastu ravimite arendamine on ajalooliselt olnud keeruline väikeste molekulaarravimite sidumiseks sobivate taskute puudumise tõttu.
Soovitatavad seotud lingid:
– Insilico Medicine: Insilico Medicine’i ametlik veebisait, juhtiv AI-põhine ravimite avastamise ettevõte, mida mainitakse artiklis.
– Toronto Ülikool: Toronto Ülikooli ametlik veebisait, millega Insilico Medicine on koostööd teinud AI-disainitud molekulide testimisel “ravimatute” vähisihtkohtade vastu.
– Nature Reviews Drug Discovery: Teadusartikkel, mis arutleb AI väljakutsete ja potentsiaali üle ravimite avastamises.
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br