A helyi kutatócsoportok ígéretes jövőt mutattak fel a generatív mesterséges intelligencia alkalmazásában a gyógyszertervezés területén. Kim Woo-Yeon professzor csapata, a KAIST Kémiai Tanszékéről kifejlesztett egy ‘gyógyszertervező generatív AI’-t, amely alkalmas gyógyszerek javasolására a célpont fehérjék számára, figyelembe véve a fehérjék és molekulák közötti kölcsönhatásokat, még akkor is, ha nem áll rendelkezésre korábbi aktivitási adat.
Az új gyógyszerek felfedezése során a tudósok olyan molekulákat keresnek, amelyek kötődnek a betegséget okozó célpont fehérjékhez. A hagyományos generatív AI modellek a gyógyszertervezés területén korlátozódtak a különböző fehérjék ismert aktív adatainak tanulmányozására, ami ahhoz vezet, hogy hasonló gyógyszerek jönnek létre, mint az már meglévők. Ez az irányultság gyengeséget jelent a korszerűség irányába törekvő új gyógyszerek fejlesztésének területén, különösen a kevés kísérleti adattal rendelkező fehérjék esetében.
Annak érdekében, hogy legyőzzék ezeket a kihívásokat, a csapat a molekulák kialakítására irányította erőfeszítéseit kizárólag a fehérje szerkezeti információira támaszkodva. A célfehérjék gyógyszer-kötőhelyeinek háromdimenziós szerkezeti adatait használták egy mintaként, hogy megformálják a hozzájuk illeszkedő molekulákat. Ennek a módszernek a fókusza különösen azon van, hogy megbízhatóan tervezzen molekulákat, amelyek képesek kötődni az új fehérjékhez.
Kim csapata kiemelte a tervezett molekulák stabil kötésének érdekében a fehérje-molekula kölcsönhatási mintázatok fontosságát. A generatív AI-jüket arra képezték ki, hogy ezeket a kölcsönhatási mintázatokat megtanulja és közvetlenül felhasználja a molekulatervezésben.
Eredményként az új modell magas teljesítményt mutat még akkor is, ha csupán néhány ezer valós kísérleti szerkezeten lett betanítva, míg a hagyományos AI modellek 100 000-től 10 millió virtuális adatpontra támaszkodnak. Jung Wonho, a KAIST doktorandusza és a tanulmány fő szerzője kiemelte a modell hatékonyságát a kevés adattal rendelkező területeken. Azt állította, hogy a kutatásban felhasznált kölcsönhatási információ széles körben alkalmazható nemcsak gyógyszer-molekulák területén, hanem több biohoz kapcsolódó területen is.
Koreán Nemzeti Kutatási Alap támogatásával eredményeiket idén március 15-én publikálták a ‘Nature Communications’ című folyóiratban.
Fontos kérdések:
1. Mi az a generatív AI a gyógyszertervezésben, és hogyan működik?
A generatív AI a gyógyszertervezésben olyan mesterséges intelligenciát jelent, amely képes új kémiai vegyületeket generálni potenciális terápiás hatásokkal. Általában olyan algoritmusokat foglal magában, amelyek megismerik a gyógyszerekhez hasonló molekulák tulajdonságait és azok kölcsönhatását biológiai célpontokkal, majd olyan új vegyületeket javasolnak, amelyek képesek lehetnek bizonyos farmakológiai profilokat kielégíteni.
2. Miben különbözik Kim Woo-Yeon professzor csapatának megközelítése a hagyományos módszerektől?
Kim Woo-Yeon professzor csapata olyan megközelítést fejlesztett ki, amely nem támaszkodik konkrét fehérjék aktív adataira, és helyette a célpont fehérje gyógyszer-kötőhelyének háromdimenziós szerkezeti adatait használja. Ez lehetővé teszi olyan molekulák tervezését, amelyek képesek kötődni új és kevésbé tanulmányozott fehérjékhez, potenciálisan innoválva a gyógyszerfelfedezést olyan célpontok esetében, amelyekről nincs kiterjedt kísérleti adat.
3. Milyen kulcsfontosságú kihívások kapcsolódnak az AI-hez a gyógyszerek tervezésében?
Egyik fő kihívás a generatív AI modellek tanításához szükséges adatok minősége és mennyisége. A hagyományos AI modellek nagy adatkészleteket igényelnek, amelyek nem mindig állnak rendelkezésre minden fehérjéhez. Ezenkívül az AI által generált vegyületek biztonságosságának és hatékonyságának előrejelzése összetett marad, és hagyományos kísérleti módszerekkel kell megerősíteni, ami időigényes és költséges lehet.
4. Vannak-e viták az AI alkalmazása körül a gyógyszertervezésben?
Bár nincsenek komoly viták, óvatos optimizmus van az AI szerepe körül. Felvethet kérdéseket a gyógyszeripari munkaerőre és az etikai szempontokra vonatkozóan az AI döntéshozatal kapcsán az új gyógyszerek létrehozásában.
Előnyök és hátrányok:
Előnyök:
– A képesség, hogy molekulákat tervezzenek fehérje szerkezet alapján, felgyorsíthatja az új gyógyszerjelöltek azonosítását.
– Az AI potenciálisan csökkentheti a gyógyszerfelfedezés idejét és költségét, gyorsan szűrve millióknyi molekulát.
– Kim professzor megközelítése innoválhatja a gyógyszertervezést olyan célpontok esetében, ahol korlátozottak az kísérleti adatok.
Hátrányok:
– Szükség van az AI által javasolt molekulák kiterjedt validálására kísérleti módszerek segítségével.
– Potenciális elfogultság az AI algoritmusban korlátozott vagy elferdített adathalmazokból vezethet kevésbé változatos gyógyszercélokhoz.
– Az AI által nem feltétlenül visszaadott bonyolult fehérje-kölcsönhatások vezethetnek a tervezésben bekövetkező figyelmetlenségekhez.
További információk az AI alkalmazásairól a gyógyszeriparban, kapcsolódó linkek:
– Nature tudományos publikációkhoz.
– AI az Egészségügyben az AI trendekről az orvosi területen.
– Wired hírek az új technológiák, beleértve az AI területén.
– KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology) Kim Woo-Yeon professzor kutatásának és kapcsolódó AI fejlesztések információi.
The source of the article is from the blog papodemusica.com