Voisiko tekoäly nopeuttaa lääkekehitystä?
US Pharm . 2024;49(10):3.
Ruotsalaisen Uppsalan yliopiston tutkijoiden tuoreen tutkimuksen mukaan tekoäly (AI) voi nopeuttaa uusien molekyylien tunnistamista mielenterveyshäiriöiden lääkekehitykseen. Ennustelemalla avainreseptorien kolmiulotteisia rakenteita tutkimuksen tekijät in Tiede edistyy väittävät, että tekoäly voisi nopeuttaa lääkekehitysprosessia.
Lääkekehityksessä käytetään usein kokeellisia menetelmiä kohdeproteiinien rakenteiden määrittämiseen ja molekyylien niihin sitoutumisen ymmärtämiseen. Näitä tietoja tarvitaan lääkemolekyylien tehokkaaseen suunnitteluun, mutta kokeelliset menetelmät näiden rakenteiden määrittämiseksi voivat olla vaativia ja aikaa vieviä.
Tekoälytekniikan kehitys mahdollistaa nyt kuitenkin proteiinirakenteiden tarkemman ennustamisen. Tutkimuksessa tutkijat käyttivät tekoälyä mallintaakseen TAAR1-reseptorin rakennetta, kohdeproteiinia, jolla kehitetään lääkkeitä mielenterveyssairauksien, kuten skitsofrenian ja masennuksen, hoitoon. Käyttämällä supertietokoneita kemiallisten kirjastojen etsimiseen, he tunnistivat molekyylejä, jotka voisivat mahdollisesti sitoutua reseptoriin.
Kokeellinen testaus vahvisti, että monet näistä molekyyleistä aktivoivat reseptorin lupaavilla tuloksilla eläinkokeissa. Tutkijat yllättyivät tekoälyn luomien rakenteiden tarkkuudesta, joka ylitti perinteiset menetelmät. Karolinska Institutetin tutkijat testasivat sitten molekyylejä, joiden ennustettiin sitoutuvan reseptoriin. Odottamattoman suuri määrä molekyylejä aktivoi TAAR1:n, ja yksi tehokkaimmista osoitti myös lupaavia vaikutuksia eläinkokeissa. Tutkimuksen loppuvaiheessa TAAR1:n kokeelliset rakenteet tulivat yhtäkkiä saataville, ja tutkijat pystyivät vertaamaan niitä tekoälymalleihin.
”Tekoälyllä luotujen rakenteiden tarkkuus oli hämmästyttävää – en voinut uskoa sitä. Tulokset osoittavat myös, että mallinnus tekoälyllä on huomattavasti parempi kuin perinteiset menetelmät. Voimme nyt käyttää samaa strategiaa reseptoreille, joiden kanssa työskentelystä aiemmin vain haaveilimme, Uppsalan yliopiston roolia tutkimuksessa johtanut Jens Carlsson selittää.
Tekoälymenetelmien kehityksen ansiosta proteiinien rakenteet voidaan nyt ennustaa entistä tarkemmin, mikä mahdollistaa tutkijoiden kohdistamisen aiemmin saavuttamattomiin proteiinimolekyyleihin.
Tämä numero Yhdysvaltain apteekki yksityiskohtaisesti useita uusia lääkkeitä, mukaan lukien resmetirom (ensimmäinen laatuaan lääke, joka on suunniteltu pitkälle edenneen metabolisen maksasairauden hoitoon); etrasimodi kohtalaisen tai vaikean aktiivisen haavaisen paksusuolentulehduksen hoitoon; berdatsimeeri molluscum contagiosumille; kefepiimi ja enmetatsobaktaami monimutkaisten virtsatieinfektioiden hoitoon; letibotulinumtoxinA-wlbg kohtalaisiin tai vakaviin otsarypistyksiin (glabellar); ja bimekitsumab-bkzx kohtalaiseen tai vaikeaan plakkipsoriaasiin.
Tämän artikkelin sisältö on tarkoitettu vain tiedoksi. Sisältöä ei ole tarkoitettu korvaamaan ammattiapua. Tässä artikkelissa annettuihin tietoihin luottaminen on täysin omalla vastuullasi.
Jos haluat kommentoida tätä artikkelia, ota yhteyttä rdavidson@uspharmacist.com.
