Vytváranie presných liečivých zlúčenín urobilo obrovský krok vpred s príchodom revolučného počítačového algoritmu od odborníkov na chémiu ETH Zurich. Tento nový nástroj mení krajinku v oblasti farmaceutického vývoja vďaka svojej schopnosti vytvárať molekuly určené na interakciu s konkrétnymi proteínmi.
Na čele tohto technologického zázraku sú Gisbert Schneider a jeho spolupracovník Kenneth Atz. Predstavili AI, ktorá je zručná v tvorení aktívnych liečivých zložiek navrhnutých na reguláciu funkcie proteínu – buď zlepšovanie, alebo obmedzovanie.
To, čo odlišuje túto AI, je jej jedinečný zameraný pohľad na 3D štruktúru proteínu ako vzorového plánu. Dôsledne inžiniersky vypracúva molekuly pripravené na pevné a exkluzívne pripojenie k určenému proteínu, vyvolávajúc presnosť zámkov a kľúčov.
Chémia syntézy je zaručená už od začiatku, zamieta molekuly, ktoré by mohli potenciálne spôsobiť vedľajšie účinky. Výskumníci túto vlastnosť oslavujú, pretože obchádza mnohé prekážky, ktoré sa tradične stretávajú v návrhu liekov, vrátane námahy nájsť možné zlúčeniny a časovo náročné zlepšenia existujúcich.
V testovacej fáze táto AI preukázala svoju hodnotu. Spolupracovníci v spoločnosti Roche overili nové látky navrhnuté na boj s proteínmi PPAR, ktoré zohrávajú úlohu v liečbe diabetu. Rýchle a bezproblémové vytváranie týchto molekúl poukazuje na zmenu dynamiky objavovania liekov.
Schopnosti tejto AI sa nekončia tu; tímu ETH prispievajú do projektov zameraných na rakovinu mozgu u detí, usmerňujúci AI k ďalším výkonom.
S algoritmom a príslušným softvérom teraz voľne dostupnými majú vedci po celom svete príležitosť angažovať sa v tomto AI vo výskume liekov, sľubujúc jasnejšiu budúcnosť v liečbe mnohých ochorení.
Kľúčové otázky a odpovede:
O: Aké sú hlavné funkcie AI vyvinutej odborníkmi z ETH Zurich?
O: AI vyvinutá v ETH Zurich sa špecializuje na návrh aktívnych liečivých zložiek, ktoré môžu modulovať funkciu proteínu buď ju zlepšením, alebo inhibíciou. Využíva 3D štruktúru proteínov ako šablónu na vytváranie molekúl, ktoré presne zapadajú, zabezpečuje účinnosť a zníženie možnosti vedľajších účinkov.
O: Aký prínos má táto AI pre proces objavovania liekov?
O: AI urýchľuje proces objavovania liekov tým, že:
– Zníži čas potrebný na identifikáciu potenciálnych kandidátov na lieky.
– Vylučuje zlúčeniny, ktoré by pravdepodobne spôsobili vedľajšie účinky už na začiatku návrhu.
– Umožňuje chemickú syntézu nových liekov tým, že zabezpečuje, že sa zvážia iba realizovateľné zlúčeniny.
– Zlepšuje presnosť interakcií medzi liekom a cieľom, čo vedie k účinnejším liekom.
O: Aké sú potenciálne nevýhody alebo výzvy pri používaní AI pri objavovaní liekov?
O: Potenciálne výzvy zahŕňajú:
– Potreba veľkých a vysokokvalitných datasetov, zo ktorých sa AI môže učiť.
– Možnosť pretrénovania, kde AI dobre funguje na známych údajoch, ale zle na nových, neotestovaných údajoch.
– Etické zváženia týkajúce sa používania AI v zdravotníctve, ako je súkromie údajov a možné nahradenie ľudských odborníkov.
– Zabezpečenie, aby odporúčania AI boli interpretovateľné a akčné pre ľudských vedcov.
Výzvy a kontroverzie:
Integrácia AI do objavovania liekov prináša dôležité výzvy a kontroverzie. Jedným z problémov je presnosť predikcií AI, ktorá závisí silno na kvalite a veľkosti datasétu, na ktorom je trénovaná. Pretrénovanie je ďalším problémom, kde model dobre funguje na trénovacích dátach, ale nedokáže generalizovať na nové, nevidené dáta. Okrem toho, etické hľadiská, ako sú súkromie údajov, ochrana duševného vlastníctva a možný nedostatok ľudskej práce, vyžadujú dôkladné zváženie.
Výhody a nevýhody:
Výhody:
– Zvýšená rýchlosť a efektivita v objavovaní liekov.
– Zníženie rizika vedľajších účinkov od liekov.
– Potenciál vytvoriť veľmi špecifické lieky prispôsobené individuálnym bielkovinovým cieľom.
– Prístupnosť pre vedeckú komunitu, keďže algoritmus a softvér sú verejne dostupné.
Nevýhody:
– Možnosť, že AI nesprávne interpretuje molekulárne údaje bez ľudskej kontroly.
– Počiatočné náklady na nastavenie a tréning systémov AI môžu byť vysoké.
– Potreba zabezpečiť neustále aktualizácie a zlepšovanie algoritmov AI.
Súvisiace odkazy:
– ETH Zurich
– Roche
Tieto odkazy vedú na hlavné stránky ETH Zurich a Roche, kde používatelia môžu preskúmať širšie výskumné úsilie inštitúcií a ich záväzok k inováciám v objavovaní liekov a iných oblastiach. Tieto inštitúcie zohrali významnú úlohu pri vývoji a testovaní tohto systému AI.
The source of the article is from the blog girabetim.com.br