המחלקה למדעי החיים של אוניברסיטת המפרץ הערבי עשתה צעדים לשיפור תהליכי גילוי תרופות על ידי השתתפות במחקר מדעי המשתמש בכוח של הלמידה הדקה (AI). באמצעות איגוד מעבדתיים אקדמיים מ-257 ממדינות 30 בכל העולם, הממצאים שלהם הוצגו במגזין המוערך, דיווחים מדעיים בטבע.
המחקר, שנערך בהנפחה של ד"ר נורדין בן חלאף, סגן דיקן למחקר מדעי וחדשנות, יחד עם ד"ר מוחמד אלדהמאני פתאללה ממחלקת מדעי החיים, הציג צלחות מרשימות. באמצעות פלטפורמה המובילה AtomNet של Atomwise לתוצאות AI, המחקרים חגגו את יכולתם לזהות תרופות טיפוליות מבטיחות למעל 300 יעדי תרופה שונים.
הצוות באוניברסיטת המפרץ הערבי החיל את טכנולוגיית AI חדשנית זו בצורה מאוד מיוחדת כדי לנתח אינהיביטורים אפשריים לחלבון דיסולפייד איזומראז-יעד תרופתי עיקרי המקושר למחלות כמו דלקת וסרטן. הם זיהו מהר מולקולה ביצועית ביותר, מעמד אותה כמועמד טיפולי אפשרי עבור מצבים אלה.
המחקר מדגיש איך AI מהווה אלטרנטיבה נוספת לשיטות הסמכות מסננת גבוהות, אותר גל באיכות בעולם גילוי התרופות. ההתקדמות הזו אינה רק מאיצה את זיהוי מולקולות עם פוטנציאל טיפולי גבוה, אלא שגם מציינת את התפתחות הצומח של AI בשינוי המחקר הרפואי ופיתוח התרופות ברחבי העולם.
חשיבות ה- AI בגילוי תרופות:
השימוש ב- AI בגילוי תרופות מייצג גל ענק באופן איך שמחקר פרמצבטי ופיתוח מתבצעים. AI יכולה להפחית משמעותית את הזמן והעלות הקשורים לתהליכי פיתוח התרופות. שיטות גילוי תרופות מסורתיות עשויות לקחת מעל שנה ולעלות במיליארדי דולרים, עם שיעור גבוה של כישלון במהלך הניסויים הקליניים. פלטפורמות AI כמו AtomNet יכולות לנתח נתונים ביוכימיים ומבנים מולקולריים הרבה יותר מהר מאשר שיטות מסורתיות, מאפשרות למדענים לזהות מועמדי מערכת יחסים תרופתיים אפשריים במהירות רבה.
שאלות ראשיות ותשובות:
– מהו AtomNet?
AtomNet היא פלטפורמת AI של Atomwise המיועדת לגילוי תרופות על בסיס מבנה. היא משתמשת ברשתות עצביות קונבולוציונליות לחזות כיצד יתנהגו תרכובות כימיות שונות עם חלבון יעד, ובכך לספק מידע לבחירת מועמדי תרופות אפשריים.
– לאילו מחלות ניתן להכווין בעזרת גילוי תרופות ברמת AI?
מחלות כמו סרטן, מחלות אוטואימוניות, מחלות נוירודגנרטיביות ומחלות נדירות הן מטרות עיקריות לגילוי תרופות שנעשה בהן שימוש ב- AI, עקב מורכבותן והצורך בטיפולים מאוד ספציפיים.
אתגרים עיקריים וסייגים:
אחד האתגרים העיקריים ביישום ה- AI בגילוי תרופות הוא הדיוק והאמינות של המודלים הללו. למרות ש- AI יכולה לסנן מיליוני תרכובות במהירות, הבטיחות של התחזיות האלו בעולם האמיתי חיונית. בנוסף, למרות שמומלץ על ידי הפלטפורמה של Atomwise מולקולה ביצועית ביותר, יש עוד דרך ארוכה לפנינו לפני שהיא תהפוך לתרופה מאושרת, לרבות ניסויים מוקדמים וניסויים קליניים. ישנו גם דיון סביב נושאי פרטיות המידע ושימוש מוסרי של AI ברפואה, כמו גם הפיכת עבודות עמם תוקצו מסורה לבצעם על ידי חוקרים אנושיים.
יתרונות וחסרונות:
יתרונות:
– מהירות: AI יכולה לזהות תרופות פוטנציאליות משמעותית מהר יותר מהשיטות המסורתיות.
– יעילות מחיר: AI יכולה לחסוך משאבים חשובים בעיצוב התהליך בגילוי תרופות.
– דיוק: AI יכולה לחזות את האינטראקציה של מולקולות בדיוק גבוה, מה שמביא לזיהוי של סוגי תרופות יעילים יותר.
חסרונות:
– איכות המידע: AI היא כטובה כהמידע ממנה שהוא, ומידע רע או לא אמין עשוי להוביל למסקנות שגויות.
– ניתוח: החלטות AI נתונות כשדה 'קופץ', עם ההפסד שההיגיון לתחזיות ספציפיות לא תמיד הוא שקוף.
– אתגרים מקצועיים: שימושו של AI בתחום גילוי התרופות מביא צרכים חדשים בידי הרשות ובוודאי דאגה שהתרופה אפויה על ידי AI אינה מסוכנת ויעילה.
.ברצונך לחקור עוד על התקדמויות בגילוי תרופות, ניתן למצוא קישור באמינות לאתר [Nature](https://www.nature.com). בנוסף, כדי ללמוד עוד על טכנולוגיית Atomwise, אפשר לבקר בדף הראשי שלהם ב-[Atomwise](https://www.atomwise.com). שים לב שכמודל AI, אני לא יכול להבטיח אימות בזמן אמת של כתובות ה-URL; אני מציע לך את הקישורים הללו בהתבסס על רלוונטיותם להקשר, ועליך לוודא את תוקפם.