_ AI designs ingrediente farmaceutice active rapid și ușor bazate pe structurile proteinelor

Un nou proces computerizat dezvoltat de chimiștii de la ETH Zurich face posibilă generarea de ingrediente farmaceutice active rapid și ușor pe baza suprafeței tridimensionale a unei proteine. Noul proces, detaliat în Nature Communications, ar putea revoluționa cercetarea medicamentelor.

„Este un adevărat progres pentru descoperirea medicamentelor”, spune Gisbert Schneider, profesor la Departamentul de Chimie și Bioștiințe Aplicate al ETH Zurich. Împreună cu fostul său doctorand Kenneth Atz, el a dezvoltat un algoritm care utilizează inteligența artificială (AI) pentru a proiecta noi ingrediente farmaceutice active.

Pentru orice proteină cu o formă tridimensională cunoscută, algoritmul generează planuri pentru molecule potențiale de medicamente care cresc sau inhibă activitatea proteinei. Chimiștii pot apoi sintetiza și testa aceste molecule în laborator.

Tot ce are nevoie algoritmul este structura de suprafață tridimensională a proteinei. Pe baza acestui fapt, proiectează molecule care se leagă în mod specific de proteină conform principiului blocării și cheii, astfel încât să poată interacționa cu aceasta.

Noua metodă se bazează pe eforturile de decenii ale chimiștilor de a elucida structura tridimensională a proteinelor și să folosească computerele pentru a căuta molecule de medicament potențiale adecvate. Până acum, aceasta a implicat adesea o muncă manuală laborioasă și, în multe cazuri, căutarea a produs molecule care erau foarte greu sau imposibil de sintetizat. Dacă cercetătorii au folosit AI în acest proces în ultimii ani, a fost în primul rând pentru a îmbunătăți moleculele existente.

Acum, fără intervenția umană, o IA generativă este capabilă să dezvolte de la zero molecule de medicament care se potrivesc cu o structură de proteine. . Acest nou proces inovator asigură încă de la început că moleculele pot fi sintetizate chimic. În plus, algoritmul sugerează doar molecule care interacționează cu proteina specificată în locația dorită și aproape deloc cu alte proteine.

„Acest lucru înseamnă că atunci când proiectăm o moleculă de medicament, putem fi siguri că aceasta are cât mai puține efecte secundare posibil”, spune Atz.

Pentru a crea algoritmul, oamenii de știință au antrenat un model de inteligență artificială cu informații din sute de mii de interacțiuni cunoscute între moleculele chimice și structurile proteice tridimensionale corespunzătoare. .

Împreună cu cercetătorii companiei farmaceutice Roche și alți parteneri de cooperare, echipa ETH a testat noul proces și a demonstrat de ce este capabil.

Oamenii de știință au căutat molecule care interacționează cu proteine ​​din clasa PPAR—proteine ​​care reglează metabolismul zahărului și al acizilor grași în organism. Mai multe medicamente pentru diabet utilizate astăzi măresc activitatea PPAR, ceea ce face ca celulele să absoarbă mai mult zahăr din sânge și să scadă nivelul zahărului din sânge.

Imediat, AI a creat noi molecule care cresc și activitatea PPAR. , ca și medicamentele disponibile în prezent, dar fără un proces îndelungat de descoperire. După ce cercetătorii ETH au produs aceste molecule în laborator, colegii de la Roche le-au supus unei varietăți de teste. Acestea au arătat că noile substanțe sunt într-adevăr stabile și non-toxice chiar de la început.

Cercetătorii nu urmăresc acum aceste molecule mai departe pentru a aduce pe piață medicamente pe baza acestora. În schimb, scopul moleculelor a fost de a supune noul proces AI unui test inițial riguros.

Schneider spune, totuși, că algoritmul este deja utilizat pentru studii similare la ETH Zurich și în industrie. Unul dintre acestea este un proiect cu Spitalul de Copii din Zurich pentru tratamentul meduloblastoamelor, cele mai frecvente tumori maligne cerebrale la copii. Mai mult, cercetătorii au publicat algoritmul și software-ul acestuia, astfel încât cercetătorii din întreaga lume să le poată folosi acum pentru propriile proiecte.

„Munca noastră a făcut ca lumea proteinelor să fie accesibilă pentru IA generativă în cercetarea medicamentelor”, Schneider. spune. „Noul algoritm are un potențial enorm.” Acest lucru este valabil mai ales pentru toate proteinele relevante din punct de vedere medical din corpul uman care nu interacționează cu niciun compus chimic cunoscut.

(Fluierul)