O nouă cercetare utilizează AlphaFold, o bază de date cu structuri de proteine alimentată de inteligență artificială (AI), pentru a accelera proiectarea și sinteza unui medicament pentru tratarea carcinomului hepatocelular (HCC), cel mai frecvent tip de cancer primar de ficat.
Este prima aplicație de succes a AlphaFold pentru a atinge procesul de identificare în descoperirea medicamentelor. Acest studiu realizat de o echipă internațională de cercetători, publicat săptămâna trecută în Chemical Science, este condus de directorul Consorțiului de Accelerare al Universității din Toronto, Alán Aspuru-Guzik, laureatul Nobel pentru Chimie Michael Levitt și fondatorul și CEO-ul Insilico Medicine, Alex Zhavoronkov.
AI revoluționează descoperirea și dezvoltarea medicamentelor. În 2022, programul de calculator AlphaFold, dezvoltat de Alphabet’s DeepMind, a prezis structurile proteinelor pentru întregul genom uman, o descoperire remarcabilă atât în aplicațiile AI, cât și în biologia structurală. Această bază de date gratuită bazată pe inteligență artificială îi ajută pe oamenii de știință să prezică structura a milioane de proteine necunoscute, ceea ce este cheia pentru accelerarea dezvoltării de noi medicamente pentru tratarea bolilor și nu numai.
În această nouă lucrare de știință chimică, AlphaFold a fost aplicat cu succes la o platformă de descoperire a medicamentelor bazată pe inteligență artificială, numită Pharma AI, care include un motor biocomputațional, PandaOmics și un motor de chimie generativă, Chemistry42. Cercetătorii au descoperit o nouă țintă pentru HCC (o cale de tratament nedescoperită anterior) și au dezvoltat o nouă moleculă hit (o moleculă care s-ar putea lega de acea țintă) fără ajutorul unei structuri determinate experimental.
Acest lucru a fost realizat în doar 30 de zile de la selecția țintei și după sintetizarea a doar 7 compuși. Într-o a doua rundă de generare de compuși bazați pe inteligență artificială, cercetătorii au descoperit o moleculă mai puternică.
„În timp ce lumea a fost fascinată de progresele AI generative în artă și limbaj, algoritmii noștri AI generativ au reușit să creeze inhibitori puternici ai unei ținte cu o structură derivată din AlphaFold”, a declarat Alex Zhavoronkov, fondator și CEO al Insilico Medicine.
„AlphaFold a deschis un nou teren științific în prezicerea structurii tuturor proteinelor din corpul uman”, a spus Feng Ren, co-autor, director științific și co-CEO al Insilico Medicine.
„La Insilico Medicine, am văzut asta ca o oportunitate incredibilă de a lua aceste structuri și de a le aplica platformei noastre end-to-end AI pentru a genera terapii noi pentru a aborda bolile cu nevoi mari nesatisfăcute. Această lucrare este un prim pas important în această direcție.” a adăugat el.
Fără inteligență artificială, oamenii de știință trebuie să se bazeze pe metode convenționale de încercare și eroare ale chimiei, care sunt lente, costisitoare și limitează sfera explorării lor. După cum a demonstrat COVID-19, dezvoltarea rapidă de noi medicamente sau noi formulări ale celor existente este necesară și așteptată din ce în ce mai mult de către public.
Inteligența artificială are potențialul de a oferi această viteză prin transformarea materialelor și descoperirea moleculară, așa cum a făcut cu aproape fiecare ramură a științei și ingineriei în ultimul deceniu.
„Această lucrare este o dovadă suplimentară a capacității inteligenței artificiale de a transforma procesul de descoperire a medicamentelor cu o viteză, eficiență și acuratețe sporite”, a declarat Michael Levitt, câștigătorul Premiului Nobel pentru Chimie
„Reunind puterea predictivă a AlphaFold și puterea de proiectare a țintei și a medicamentelor a platformei Pharma.AI a Insilico Medicine, este posibil să ne imaginăm că suntem în pragul unei noi ere a descoperirii de medicamente bazate pe inteligență artificială.” a adăugat el.
„Ceea ce demonstrează această lucrare este că, pentru asistența medicală, dezvoltările AI sunt mai mult decât suma părților lor”, a spus Alan Aspuru-Guzik, profesor de chimie și informatică la Universitatea din Toronto și la Catedra de cercetare Canada 150 în teoretică și cuantică.
„Dacă se folosește un model generativ care vizează o proteină derivată din IA, se poate extinde substanțial gama de boli pe care le putem viza. Dacă se adaugă laboratoare de conducere autonomă la amestec, ne vom afla pe un teritoriu neexplorat. Rămâneţi aproape!” mai spune el.
Atât Insilico Medicine, cât și Acceleration Consortium, o inițiativă a Universității din Toronto, condusă de Aspuru-Guzik, lucrează activ pentru a dezvolta laboratoare autonome, o tehnologie emergentă care combină inteligența artificială, automatizarea și calculul avansat pentru a accelera materialele și descoperirea moleculară.
Instrumentele și datele accesibile vor ajuta mai mulți oameni de știință să intre în domeniul IA pentru știință, contribuind, la rândul lor la realizarea unor progrese majore în acest domeniu.
Insilico Medicine este o companie în stadiu clinic care dezvoltă o conductă integrată end-to-end bazată pe inteligență artificială pentru descoperirea și proiectarea medicamentelor, cu primul medicament descoperit și proiectat de inteligență artificială, pentru fibroza pulmonară idiopatică, care avansează la rezultate pozitive de faza 1, și alte 30 de medicamente în lucru, pentru cancer, fibroză, imunitate, boli ale sistemului nervos central și boli legate de îmbătrânire.
Atât Aspuru-Guzik, cât și Levitt sunt consilieri ai Insilico. Acceleration Consortium este o comunitate globală de medii academice, industrie și guvern care lucrează împreună pentru a accelera descoperirea de noi molecule și materiale necesare pentru un viitor durabil.
Articol de Răzvan Lupu
