Koreańscy badacze stworzyli fundamenty dla przełomowych odkryć farmaceutycznych poprzez innowacyjne wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w generatywnej formie. Zespół pod kierownictwem profesora Woo Youn Kima z Wydziału Chemii KAIST opracował nową AI, która może zaprojektować leki odpowiednie dla białek docelowych, opierając się wyłącznie na wzorcach interakcji między białkami a cząsteczkami, bez konieczności korzystania z aktywnych danych.
Aby odkryć nowe leki, kluczowe jest zidentyfikowanie cząsteczek, które łączą się specyficznie z białkami powodującymi choroby. Tradycyjna AI generatywna w projektowaniu leków ma tendencję do tworzenia cząsteczek podobnych do znanych leków, co stanowi znaczne wyzwanie w innowacyjnym obszarze rozwoju nowych leków. Ponadto brak danych eksperymentalnych na temat nowych potencjalnie dochodowych celów leków uniemożliwiał praktycznie użycie już istniejących modeli AI.
Rozwiązaniem zespołu była technologia, która tworzy cząsteczki wyłącznie na podstawie informacji strukturalnych białek. Ta metoda działa podobnie do formowania klucza zaprojektowanego specjalnie dla zamka, formując cząsteczki tak, aby dokładnie pasowały do miejsc wiążących białek docelowych. Ponadto skupiono się na projektowaniu cząsteczek, które mogą stabilnie łączyć się nawet z nowymi białkami, przezwyciężając niską wydajność generalizacyjną starszych modeli AI generatywnych trójwymiarowych.
Koncentrując się na wzorcach interakcji między białkami a cząsteczkami, zespół umożliwił AI zrozumienie tych wzorców i bezpośrednie ich zastosowanie w projektowaniu molekularnym. Wynikiem było to, że ich model, w przeciwieństwie do poprzednich, które polegały na milionach wirtualnych danych w celu kompensacji ograniczonych danych treningowych, mógł znacząco przewyższyć, ucząc się tylko na podstawie tysięcy rzeczywistych eksperymentalnych struktur.
AI zostało wytrenowane do projektowania cząsteczek, które indukują konkretne interakcje z mutowanymi aminokwasami. Zauważalne jest, że 23% cząsteczek zaprojektowanych przez tę AI jest przewidywanych do wykazania ponad 100-krotnego zaznaczania w teorii. Taka AI oparta na wzorcach interakcji może być szczególnie skuteczna w sytuacjach, w których selektywność jest niezwykle istotna, jak w przypadku projektowania inhibitorów kinazy.
Podkreślając istotność tego podejścia, doktorant z Wydziału Chemii KAIST zauważył, że wykorzystywanie już istniejącej wiedzy w modelach AI od dawna jest strategią w dziedzinach naukowych o ograniczonych danych. Informacje o interakcji użyte w tej badaniu mogą być skutecznie stosowane nie tylko do cząsteczek leków, ale także do szerokiego spektrum biologicznych cząsteczek w biotechnologii.
Wspierane przez Narodowe Centrum Badań Korei, wyniki tego badania zgłoszone zostały przez News1 jako opublikowane w międzynarodowym czasopiśmie 'Nature Communications’ w marcu.
W dziedzinie badań farmaceutycznych i rozwoju leków zdolność wykorzystania sztucznej inteligencji do projektowania leków ma istotne konsekwencje. Przełom zespołu KAIST w stosowaniu generatywnej AI do kształtowania leków dostosowanych do struktur białek to znaczący postęp w tej dziedzinie. Oto kilka dodatkowych istotnych faktów, kluczowe pytania, wyzwania wraz z ich odpowiedziami, oraz analiza zalet i wad:
Dodatkowe Fakty:
1. Generatywna AI wykorzystuje algorytmy, które mogą tworzyć treści, czy to w postaci tekstowej, graficznej, lub w tym przypadku struktur cząsteczkowych zdolnych do wiązania się z białkami.
2. Proces odkrywania leków tradycyjnie obejmuje testy wysokoprzepustowe, w których tysiące aż do milionów związków jest testowanych pod kątem aktywności wobec celu biologicznego.
3. Koszt i czas związane z tradycyjnym odkrywaniem leków są ogromne, często zajmując ponad dekadę i kosztując miliardy dolarów, aby wprowadzić nowy lek na rynek.
4. Białka odgrywają kluczową rolę w chorobach, ponieważ mogą działać jako cele leków, gdzie skuteczność leku jest często określana przez jego zdolność wiązania się z białkiem oraz zmianę jego funkcji.
Kluczowe Pytania i Odpowiedzi:
Q: Dlaczego projektowanie leków oparte na AI jest ważne?
A: AI może znacząco zmniejszyć koszt i czas inwestycji w odkrywanie leków, generując efektywnie kandydatów leków, którzy są wysoce selektywni dla swoich celów, wychodząc poza ograniczenia tradycyjnych metod.
Q: Jakie wyzwania stoją przed AI w projektowaniu leków?
A: Modele AI wymagają dużej ilości danych do nauki, które mogą nie być dostępne dla nowych lub mniej zbadanych białek. Ponadto zapewnienie, że zaprojektowane cząsteczki są nie tylko teoretycznie aktywne, ale również bezpieczne i skuteczne u ludzi, pozostaje kluczowym wyzwaniem.
Podstawowe Wyzwania lub Kontrowersje:
– Dokładność przewidywań AI musi być potwierdzona poprzez eksperymenty laboratoryjne i badania kliniczne, aby upewnić się, że te cząsteczki są bezpieczne i skuteczne, co wciąż jest czasochłonnym i kosztownym procesem.
– Obawy etyczne dotyczące AI obejmują potencjalne wycofanie stanowisk pracy dla badaczy oraz równowaga pomiędzy prawami własności intelektualnej a otwartym dostępem do wiedzy generowanej przez AI w projektowaniu leków.
Zalety:
– Skrócenie czasu i kosztów dla początkowych etapów odkrywania leków.
– Możliwość projektowania nowych związków, które nie są ograniczone podobieństwem chemicznym do istniejących leków.
– Potencjał odkrywania leków dla celów uważanych za „niepodatne na leczenie” ze względu na brak odpowiednich cząsteczek wiążących się z nimi.
Wady:
– Niepewność co do efektywności i bezpieczeństwa cząsteczek zaprojektowanych przez AI bez rozległych testów.
– Możliwe uzależnienie od AI może prowadzić do zmniejszenia znaczenia podstawowego rozumienia biologicznego mechanizmów chorób.
– Zagadnienia etyczne i regulacyjne muszą być rozważane równolegle z rozwojem takich technologii.
Dla osób zainteresowanych dowiedzeniem się więcej na temat szerszych konsekwencji sztucznej inteligencji w badaniach naukowych i odkrywaniu leków, te powiązane linki mogą stanowić początek:
– KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology)
– Nature Communications (Gdzie podobno zostało opublikowane badanie)
Podejście zespołu badawczego KAIST może potencjalnie zrewolucjonizować projektowanie leków, czyniąc je bardziej efektywnym i dopasowanym do złożonej natury interakcji pomiędzy białkami a cząsteczkami.
The source of the article is from the blog mgz.com.tw