Tím výskumníkov z Univerzity prírodných zdrojov a životných vied vo Viedni vyvinul softvér na umelej inteligencii (AI), ktorý dokáže popísať trojrozmernú (3D) štruktúru terapeutických proteínov. Cieľom tejto výskumnej práce je pomáhať spoločnostiam pri navrhovaní procesov pre čistenie pokročilých terapií počas výroby.
Aktuálne v tréningu v oblasti geometrie analyzuje softvér číselné hodnoty rôznych fyzikálnych parametrov bielkovín a spája ich s ich molekulárnou štruktúrou. Týmto spôsobom môže AI predpovedať, ako sa budú proteíny správať počas procesu čistenia výrobných procesov.
Profesor Johannes Buyel, vedúci výskumného tímu, vysvetlil, že tréning AI je podobný tomu, ako učíme počítač rozumieť rôznym typom kľučiek. V závislosti od používaného tréningového datasetu nemusí AI dokázať presne identifikovať všetky typy kľučiek. Preto sa výskumníci zameriavajú na identifikáciu relevantných fyzikálnych parametrov, ktoré sú reprezentatívne pre štruktúru proteínu.
Tento vývoj AI je rozšírením predchádzajúceho výskumu, ale s integrovaním najnovších pokrokov v strojovom učení. V minulosti výskumníci používali molekulové deskriptory na spojenie s experimentálnymi dátami, ale to bola len opisná metóda. Teraz tím vyvinul mechanistický model podkladových predpovedí.
Okrem asistencie pri vývoji procesu pre výrobcov môže tento AI softvér zlepšiť aj pochopenie proteínovej biológie. Schopnosť presne popísať 3D štruktúru terapeutických proteínov môže mať významné dôsledky pre vývoj a optimalizáciu buniek a génových terapií.
Vzhľadom na pokrok v tomto výskume by mohli výrobcovia spoľahlivo hľadať predpovede AI, aby zlepšili svoj vývoj procesov. Tento vývoj by mohol potenciálne revolučne zmeniť výrobu pokročilých terapií a viesť k efektívnejším a účinnejším procesom čistenia.
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br