Araabia Lahe piirkonna Ülikooli eluteaduste osakond on teinud suuri edusamme ravimi avastamise protsesside täiustamisel, osaledes teaduslikus uuringus, mis kasutab tehisintellekti (AI) võimsust. Kogudes 257 akadeemilist laborit 30 riigist üle maailma, avaldati nende järeldused lugupeetud ajakirjas Nature Scientific Reports.
Uuring, mille viisid läbi Dr. Noordin Ben Khalaf, Teadusuuringute ja Innovatsiooni asedekaan, koos dr. Mohamed Aldahmani Fathallah’ga eluteaduste osakonnast, näitas märkimisväärset edu. Kasutades Atomwise’i pioneerlikku AI platvormi AtomNet, tähistasid teadlased oma võimet leida paljulubavaid terapeutilisi ravimeid üle 300 erineva farmakoloogilise sihtmärgi jaoks.
Araabia Lahe piirkonna Ülikooli meeskond rakendas seda uuenduslikku AI tehnoloogiat spetsiaalselt Potentsiaalsete Inhibiitorite analüüsimiseks Valkude Disulfidi Isomeraasi jaoks – oluline farmakoloogiline sihtmärk, mis on seotud haigustega nagu põletik ja vähk. Nad tuvastasid kiiresti väga tõhusa molekuli, positioneerides selle potentsiaalseks terapeutiliseks kandidaadiks nende seisundite jaoks.
Uurimus toob esile, kuidas AI on elujõuline alternatiiv traditsioonilistele kõrge läbimisvõimega sõeluuringumeetoditele, märkides kvalitatiivset muutust ravimi avastamise valdkonnas. See areng mitte ainult ei kiirenda kõrge terapeutilise potentsiaaliga molekulide tuvastamist, vaid toonitab ka AI kasvavat rolli meditsiiniliste uurimuste ja farmaatsia arengu revolutsioonist kogu maailmas.
AI tähtsus ravimi avastamisel:
AI kasutamine ravimi avastamisel tähistab murrangulist muutust farmaatsia uurimis- ja arendusmeetodites. AI-l on potentsiaal dramaatiliselt vähendada ravimiarendusprotsessiga seotud aega ja kulusid. Traditsioonilised ravimi avastamise meetodid võivad võtta üle dekaadi ja maksta miljardeid dollareid, mis sageli lõpeb suure ebaõnnestumise määraga kliinilistes uuringutes. AI platvormid nagu AtomNet suudavad analüüsida tohutut biokeemilist ja molekulaarstruktuuride andmehulka palju kiiremini kui traditsioonilised meetodid, võimaldades teadlastel tuvastada potentsiaalseid ravimikandidaate vaid murdosa ajast.
Põhiküsimused ja vastused:
– Mis on AtomNet?
AtomNet on Atomwise’i AI platvorm, mis on loodud struktuuripõhiseks ravimi avastamiseks. See kasutab konvolutsioonilisi närvivõrke, et prognoosida, kuidas erinevad keemilised ühendid interakteeruvad sihtmärgiks oleva valguga, andes seeläbi teavet potentsiaalsete ravimikandidaatide valikust.
– Milliseid haigusi võiks sihtida AI ravimi avastamine? Vähk, autoimmuunhaigused, neurodegeneratiivsed haigused ja haruldased haigused on AI abil ravimi avastamise peamised sihtmärgid nende keerukuse ja väga spetsiifiliste ravimeetmete vajaduse tõttu.
Põhilised väljakutsed ja vastuolud:
Üks suurimaid väljakutseid AI rakendamisel ravimi avastamisel on nende mudelite täpsus ja usaldusväärsus. Kuigi AI saab kiiresti sõeluda miljoneid ühendeid, on oluline tagada, et need ennustused töötaksid tõhusalt ka reaalmaailmas. Lisaks sellele, kuigi Atomwise’i AI platvorm võib olla tuvastanud väga tõhusa molekuli, on ees veel pikk tee enne, kui sellest saab heaks kiidetud ravim, sealhulgas eelkliinilised uuringud ja kliinilised uuringud. Samuti on vaidlustatud küsimused andmekaitse ja eetilise AI kasutamise kohta meditsiinis, samuti traditsiooniliselt inimteadlaste poolt läbi viidavate töökohtade võimalik asendamine.
Eelised ja puudused:
Eelised:
– Kiirus: AI suudab tuvastada potentsiaalseid ravimeid oluliselt kiiremini kui traditsioonilised meetodid.
– Kulutõhusus: AI võib potentsiaalselt säästa märkimisväärseid ressursse ravimi avastamise protsessis.
– Täpsus: AI suudab ennustada molekulide interaktsiooni kõrge täpsusega, viies tõhusamate terapeutiliste ainete tuvastamiseni.
Puudused:
– Andmekvaliteet: AI on sama hea kui sellel treenitud andmed, ja madala kvaliteediga andmed võivad viia eksliku järelduseni.
– Tõlgendatavus: AI otsused on tihti kirjeldatud kui ‘must kast,’ kus konkreetsete ennustuste põhjendus pole alati läbipaistev.
– Regulatiivsed väljakutsed: AI kasutamine ravimi avastamisel toob kaasa uusi väljakutseid seoses reguleerimise ja tagamisega, et AI disainitud ravimid oleksid ohutud ja efektiivsed.
Kui soovite uurida edaspidi ravimi avastamise edusamme, siis siin on usaldusväärne link Nature, kus teaduslik uuring avaldati. Lisaks Atomwise’i tehnoloogia kohta lisateabe saamiseks võite külastada nende põhilehte aadressil Atomwise. Palun arvestage, et kui tehisintellekti mudelina ei saa ma tagada URL-ide reaalajas valideerimist; pakun neid linke vastavalt nende asjakohasusele kontekstis ja need tuleks praeguse kehtivuse tagamiseks üle kontrollida.