Новый технологический процесс позволяет быстрее и проще создавать активные фармацевтические ингредиенты
Исследователи из ETH Zurich разработали новый компьютерный процесс на основе искусственного интеллекта (ИИ) для создания молекул лекарств на основе трехмерной поверхности белка.
Новый технологический процесс может революционизировать исследования в области лекарственных средств, позволяя быстро и просто создавать активные фармацевтические ингредиенты.
Новый алгоритм компьютерного процесса был разработан в сотрудничестве с профессором ETH Гисбертом Шнайдером и бывшим докторантом Кеннетом Атцем с использованием искусственного интеллекта для разработки новых активных фармацевтических ингредиентов.
Исследователи обучили ИИ-модель на основе информации о сотнях тысяч известных взаимодействий между химическими молекулами и соответствующими трехмерными белковыми структурами.
Алгоритм генерирует схемы потенциальных молекул лекарственных средств, которые могут повышать или подавлять активность белков с известной трехмерной формой.
Затем генеративный ИИ разрабатывает молекулы, которые специфически связываются с белком в соответствии с принципом «замок-ключ», с которым необходимо взаимодействовать.
“Это означает, что при разработке молекулы лекарственного средства мы можем быть уверены, что у него будет как можно меньше побочных эффектов”, — сказал Атц.
Совместно с фармацевтической компанией Roche и другими партнерами по сотрудничеству команда протестировала этот процесс, проведя поиск молекул, которые взаимодействуют с белками класса PPAR – белками, регулирующими метаболизм сахара и жирных кислот.
Искусственный интеллект автоматически разработал новые молекулы, которые также повышают активность PPAR, сокращая время процесса обнаружения. Затем исследователи из Roche протестировали эти молекулы, которые показали, что новые вещества стабильны и нетоксичны.
“Наша работа сделала мир белков доступным для генеративного искусственного интеллекта в исследованиях лекарств”, — сказал Шнайдер, и является “настоящим прорывом в разработке лекарств”.
В настоящее время исследователи по всему миру могут использовать этот алгоритм и программное обеспечение для своих собственных исследовательских проектов, включая совместный проект с Детской больницей Цюриха по лечению медуллобластом, наиболее распространенных злокачественных опухолей головного мозга у детей.