Revolutie in de geneesmiddelenontwikkeling: AI-modellen met scherp inzicht in eiwitinteractiepatronen

Koreaanse onderzoekers hebben een aanzienlijke doorbraak bereikt op het gebied van geneesmiddelenontwikkeling door een kunstmatige intelligentie (AI) te bouwen die in staat is nieuwe medicijnen te creëren zonder te vertrouwen op bestaande geneesmiddelgegevens. Het team van de afdeling Chemie van KAIST, onder leiding van Professor Woo Youn Kim, heeft met succes een generatieve AI ontwikkeld die geneesmiddelen ontwerpt die geschikt zijn om zich te richten op eiwitten puur op basis van de interactiepatronen tussen eiwitten en moleculen.

Het belang van het ontdekken van moleculen die specifiek binden aan ziekteverwekkende doeleiwitten is goed bekend in de geneesmiddelenontdekking. Een belangrijke tekortkoming in eerdere AI-modellen voor geneesmiddelenontwerp was de neiging om geneesmiddelen te genereren die vergelijkbaar zijn met bestaande, omdat ze waren getraind op bekende actieve gegevens van specifieke eiwitten. Dit was opvallend problematisch in het innovatiegerichte gebied van de ontwikkeling van nieuwe medicijnen, waar nieuwheid van het grootste belang is.

Om de beperkingen van gegevensafhankelijkheid tegen te gaan, heeft het onderzoeksteam de focus verlegd naar het uitsluitend gebruiken van de driedimensionale structurele informatie van eiwitten om bijpassende moleculen te maken. De methode kan worden vergeleken met het modelleren van een sleutel om precies in een slot te passen, waarbij de bindingsplaats van medicijnen van doeleiwitten wordt gebruikt als mal.

De innovatie hier is het vermogen van de AI om niet alleen moleculen te ontwerpen die binden aan goed bestudeerde eiwitten, maar ook stabiel interageren met nieuwe eiwitten. Dit is bereikt door de AI te trainen om de patronen van eiwit-molecuulinteracties te herkennen en gebruiken, die instrumenteel zijn bij het vormen van effectieve medicijnen.

Meer dan de behoefte aan uitgebreide virtuele gegevens te overtreffen, heeft deze AI superieure prestaties aangetoond met slechts duizenden echte experimentele structuren als leermateriaal. Bovendien kreeg de AI de taak om moleculen te ontwerpen om specifiek te interageren met gemuteerde aminozuren, en opmerkelijk genoeg werd voorspeld dat ongeveer 23% van de resulterende moleculen theoretisch meer dan 100 keer de specificiteit zou hebben.

Zulke generatieve AI, gebaseerd op interactiepatronen, bewijst nog waardevoller te zijn in scenario’s waarbij geneesmiddelontwerp een hoge specificiteit vereist, zoals bij kinase remmers. Zoals opgemerkt door Jung Wonho, een doctoraatskandidaat aan KAIST en de hoofdauteur van de studie, is deze strategie van het benutten van bestaande kennis in AI-modellen actief toegepast in wetenschappelijke disciplines met beperkte gegevens en is zeer toepasbaar voor het aanpakken van een reeks kwesties in bio-gerelateerde gebieden.

De resultaten van het onderzoek, ondersteund door de National Research Foundation of Korea, werden gepubliceerd in het gerenommeerde tijdschrift ‘Nature Communications’ in maart.

Belangrijke Vragen en Antwoorden:

Wat maakt de door Koreaanse onderzoekers ontwikkelde AI uniek op het gebied van geneesmiddelenontwerp?
Het door het team van de afdeling Chemie van KAIST gecreëerde AI-model is uniek vanwege zijn vermogen om nieuwe medicijnen te ontwerpen zonder te vertrouwen op bestaande geneesmiddelgegevens, waarbij het zich in plaats daarvan richt op de interactiepatronen tussen eiwitten en moleculen.

Waarom is nieuwheid belangrijk bij geneesmiddelenontwikkeling en hoe pakt deze AI-aanpak dat aan?
Nieuwheid is cruciaal bij geneesmiddelenontwikkeling om behandelingen te vinden voor ziekten die de huidige geneesmiddelen niet effectief kunnen bestrijden. De AI pakt dit aan door geneesmiddelen te genereren op basis van eiwitstructuur in plaats van bestaande geneesmiddeldatabases, waardoor het potentieel voor innovatie wordt vergroot.

Hoe werkt de AI in termen van het begrip van eiwit- en molecuulinteracties?
De AI werkt door in feite geneesmiddelmoleculen op maat te “boetseren” om te passen op de bindingsplaatsen van doeleiwitten, waarbij ze hun driedimensionale structurele informatie gebruikt, vergelijkbaar met het maken van een sleutel voor een slot.

Belangrijke Uitdagingen of Controverses:

Hoe breed toepasbaar is de AI?
Hoewel veelbelovend, kan het nog te vroeg zijn om de effectiviteit van de AI over een breed scala aan eiwitten en ziekten te bepalen. Voortdurend onderzoek en testen zijn nodig om de bredere toepasbaarheid ervan te valideren.

Zullen de door de AI ontworpen geneesmiddelen veilig en effectief zijn bij mensen?
Geneesmiddelen ontworpen door de AI zullen uitgebreid moeten worden getest in klinische proeven om hun veiligheid en doeltreffendheid bij mensen te bevestigen, een proces dat meerdere jaren kan duren.

Zijn er ethische overwegingen bij het gebruik van AI voor geneesmiddelenontwerp?
Hoewel voornamelijk een technische onderneming, zijn er ethische overwegingen bij het gebruik van AI voor geneesmiddelenontwerp met betrekking tot gegevensprivacy, de mogelijke veroudering van bepaalde onderzoeksbanen en de rechtvaardige verdeling van door AI gegenereerde geneesmiddelen.

Voordelen en Nadelen:

Voordelen:
Innovatie: Mogelijkheid om nieuwe geneesmiddelen te genereren, wat potentieel leidt tot behandelingen voor ziekten waarvoor momenteel geen behandelingen bestaan.
Efficiëntie: Snellere en mogelijk goedkopere ontwerpprocessen door verminderde afhankelijkheid van bestaande geneesmiddelgegevens.
Specificiteit: Mogelijkheid om zeer selectieve moleculen te creëren gericht op gemuteerde aminozuren.

Nadelen:
Validatie: Door AI ontworpen geneesmiddelen moeten een grondig testproces doorstaan, dat tijdrovend en kostbaar is.
Complexiteit: Het begrijpen en interpreteren van hoe de AI beslissingen neemt kan uitdagend zijn en vereist geavanceerde kennis van zowel AI als biochemie.
Aanpasbaarheid: De technologie moet bewezen worden over verschillende soorten eiwitten en medische aandoeningen.

Als je geïnteresseerd bent in meer informatie over AI in geneesmiddelenontwikkeling, kun je betrouwbare bronnen bezoeken zoals:

Nature voor wetenschappelijke publicaties en artikelen.
National Center for Biotechnology Information voor een bibliotheek met biomedische en genomische informatie.

Let op dat deze links je naar de hoofddomeinen leiden waar je kunt zoeken naar gerelateerde artikelen en publicaties; specifieke subpagina’s voor dit specifieke onderwerp moeten binnen deze domeinen worden gezocht.

Privacy policy
Contact