Araabia Lahe regiooni Ülikooli Life Sciences osakond on astunud edusamme ravimite avastamise protsessi täiustamisel, osaledes teaduslikus uuringus, mis kasutab kunstliku intelligentsuse (AI) võimu. Ühendades 257 akadeemilist laborit 30 riigist üle maailma, avaldati nende järeldused lugupeetud ajakirjas Nature Scientific Reports.
Uuring, mida juhendas dr Noordin Ben Khalaf – Teadusliku Uurimistöö ja Innovatsiooni abidekaan, koostöös dr Mohamed Aldahmani Fathallahiga Life Sciences osakonnast, demonstreeris märkimisväärset edu. Rakendades Atomwise innovaatilist AI platvormi AtomNet, tähistasid teadlased oma võimet leida paljulubavaid terapeutilisi ravimeid üle 300 erineva farmaatsiatoime sihtmärgi jaoks.
Araabia Lahe Ülikooli meeskond rakendas spetsiaalselt selle innovaatilise AI tehnoloogia, et analüüsida potentsiaalseid inhibiitoreid valgu Disulfide Isomeraasi jaoks – olulist farmaatsiatoime sihtmärki, mis on seotud põletiku ja vähiga. Nad suutsid kiiresti leida väga efektiivse molekuli, seades selle potentsiaalse terapeutilise kandidaadina nende seisundite raviks.
Uurimus rõhutab, kuidas AI esindab traditsioonilistele suuremahulisele ekraanidele alternatiivi, tähistades kvalitatiivset muutust ravimite avastamise valdkonnas. See edasimine ei kiirenda mitte ainult kõrgendatud terapeutilise potentsiaaliga molekulide tuvastamist, vaid toonitab ka AI eskaleeruvat rolli maailma meditsiinilise uurimistöö ja farmaatsia arendamise revolutsioonina.
AI tähtsus ravimite avastamisel:
AI kasutamine ravimite avastamisel märgib tohutut muutust farmaatsiauuringute ja -arenduse läbiviisil. AI-l on potentsiaal vähendada märkimisväärselt ravimite arendusprotsessiga seotud aega ja kulusid. Traditsioonilised ravimite avastamise meetodid võivad võtta üle dekaadi ja maksta miljardeid dollareid, kusjuures nende läbikukkumise määr kliinilistes uuringutes on kõrge. AI platvormid nagu AtomNet suudavad analüüsida tohutuid biokeemilisi andmeid ja molekulaarstruktuure palju kiiremini kui traditsioonilised meetodid, võimaldades teadlastel tuvastada potentsiaalseid ravimikandidaate vaid murdosa ajast.
Põhilised küsimused ja vastused:
– Mis on AtomNet?
AtomNet on Atomwise AI platvorm, mis on loodud struktuuripõhise ravimiavastamise jaoks. See kasutab konvolutsioonilisi neuraalvõrke, et ennustada, kuidas erinevad keemilised ühendid toimivad sihtmärgivalgu suhtes, andes seeläbi teavet potentsiaalsete ravimikandidaatide valikul.
– Milliseid haigusi võiks sihtida AI abil ravimite avastamine?
Haigused nagu vähk, autoimmuunhaigused, neurodegeneratiivsed haigused ja haruldased haigused on peamised sihtmärgid AI-toega ravimiavastamiseks nende keerukuse ja väga spetsiifiliste ravivõimaluste vajaduse tõttu.
Põhilised väljakutsed ja vaidlused:
Üks peamisi väljakutseid AI rakendamisel ravimite avastamisel on nende mudelite täpsus ja usaldusväärsus. Kuigi AI suudab kiiresti sõeluda miljoneid ühendeid, on oluline tagada, et need ennustused töötaksid reaalmaailmas tõhusalt. Lisaks sellele, kuigi Atomwise AI platvorm võis olla tuvastanud väga efektiivse molekuli, on endiselt ees pikk tee enne, kui sellest saab heaks kiidetud ravim, sealhulgas käimasolevad eelkliinilised uuringud ja kliinilised uuringud. Samuti on arutelu andmekaitse ja eetilise AI kasutamise küsimustes meditsiinis, samuti inimteadlaste traditsiooniliselt tehtud tööde võimaliku asendamise üle.
Eelised ja puudused:
Eelised:
– Kiirus: AI suudab tuvastada potentsiaalseid ravimeid oluliselt kiiremini kui traditsioonilised meetodid.
– Kuluefektiivsus: AI võib potentsiaalselt säästa oluliselt ressursse ravimite avastamise protsessis.
– Täpsus: AI suudab ennustada molekuli interaktsiooni kõrge täpsusega, viies tõhusamate terapeutiliste ainete tuvastamiseni.
Puudused:
– Andmete kvaliteet: AI on ainult nii hea kui sellel treenitud andmed, ning halva kvaliteediga andmed võivad viia väärate järeldusteni.
– Tõlgendatavus: AI otsused kirjeldatakse sageli “musta kastina”, kus konkreetsete ennustuste põhjus ei pruugi alati olla läbipaistev.
– Reguleerivad väljakutsed: AI kasutamine ravimite avastamisel toob kaasa uusi väljakutseid seoses reguleerimisega ja tagamaks, et AI poolt kavandatud ravimid on ohutud ja efektiivsed.
Kui soovite ravimite avastamise edusammudega süvitsi uurida, siis siin on usaldusväärne link Nature, kuhu teaduslik uurimus avaldati. Lisaks, et rohkem teada saada Atomwise tehnoloogia kohta, külastage nende põhilehekülge Atomwise. Palun märkige, et kui AI mudelina ei saa ma tagada URL-ide reaalaja valideerimist; ma pakun neid linke vastavalt nende seosele kontekstiga ning need tuleks kontrollida praeguse kehtivuse kindlustamiseks.