Штучны інтэлект таксама для распрацоўкі новых лекаў

Даследчыкі з Федэральнага тэхналагічнага інстытута ў Цюрыху распрацавалі aШтучны інтэлект здольны істотна паскорыць развіццё ст новыя лекі і аптымізаваць існуючыя.

Штучны інтэлект ETH здольны ідэнтыфікаваць, у якой кропцы малекул каркаса можна распрацаваць новыя актыўныя інгрэдыенты, а таксама здольны вызначыць аптымальныя ўмовы для хімічныя рэакцыі запыты паспяховыя.

Le прагнастычныя магчымасці новай мадэлі здзіўляюць: правераныя ў лабараторыі на ўжо вядомых малекулах лекаў, прагнозы штучнага інтэлекту апынуліся правільнымі ў пяці з шасці выпадкаў.

Вялікія 100 хіміі і выклікі сусветнай эканомікі
Распрацоўка новых лекаў, бібліятэкі, пашыраныя дзякуючы хіміі

Сінтэз новых лекаў да сапраўднай рэвалюцыі

На сённяшні дзень выявіць і вырабіць новыя прэпараты і дзеючыя рэчывы трэба было прайсці доўгі эксперыментальны шлях, які складаецца з гіпотэз, спроб і памылак: вельмі дарагі з пункту гледжання часу і рэсурсаў шлях, поўны тупікоў.

Як правіла, каб атрымаць новыя фармакалагічна актыўныя малекулы, хімікі выкарыстоўваюць метады сінтэзу атрыманы з ужо вядомых хімічных рэакцый, а затым праверыць кожны з гэтых метадаў з дапамогай лабараторных эксперыментаў.

Сёння, аднак,Штучны інтэлект пермет падзеі, якія былі неймаверныя ўсяго некалькі гадоў таму, а новыя тэхналогіі могуць знайсці прымяненне і ў галіне сінтэзу новых лекаў. Навукоўцы з ETH Zurich і даследчыкі з Даследаванні і раннія распрацоўкі Roche Pharma распрацавалі мадэль штучнага інтэлекту, якая дапамагае вызначыць найлепшы метад сінтэзу, а таксама можа паказаць верагоднасць яго поспеху.

"Наш метад можа значна скараціць колькасць неабходных лабараторных эксперыментаў«, - тлумачыць ён Кенэт Ац, дактарант Інстытута фармацэўтычных навук у ETH Цюрыха, які разам з праф. Гізберт Шнайдэр, распрацаваў мадэль AI.

MSD, фармацэўтычны сектар у Нідэрландах становіцца зялёным
У жываце знаходзіцца «шпіён», і гэта нашыўка з сэнсарнымі функцыямі

Як нараджаюцца новыя лекі: каркасы і функцыянальныя групы

Il AI мадэль для сінтэзу новых лекавых сродкаў быў апрабаваны, на дадзены момант, з дапамогай хімічнай рэакцыі барыляванне, адна з тых «ужо вядомых рэакцый», якія выкарыстоўваюцца для вытворчасці новых актыўных інгрэдыентаў. Звычайна яны складаюцца з абудаўнічыя лясы з якой звязаны т.зв функцыянальныя групы такія як аміды (напрыклад, парацэтамол) і спірты (напрыклад, гліцэрына).

Гэтыя рыштаванні, ці эшафот, служаць для падтрымкі функцыянальных груп і ўтрымання іх у правільным становішчы, каб яны дзейнічалі пэўным чынам. Аднак каркасы ў асноўным складаюцца з атамаў вуглярод і вадарод, што робіць іх чым заўгодна, але не рэакцыйнымі: атрыманне сувязі з функцыянальнымі атамамі, такімі як азот, кісларод або хлор, зусім не відавочна.

Каб дасягнуць поспеху ў стварэнні гэтых аблігацый, вам трэба хімічна актываваць каркасы праз дэвіяцыйныя рэакцыі. Барыляванне - адзін з гэтых метадаў актывацыі: яно заключаецца ў злучэнні хімічнай групы, якая змяшчае бор, з атамам вугляроду каркаса, а затым зручнай замене яго іншай фармакалагічна эфектыўнай групай.

Вада, трава і чалавецтва: кагнітыўныя межы штучнага інтэлекту
Новыя камп'ютэрызаваныя запісы пацыентаў: поўным ходам у Швейцарыі

Штучны інтэлект трыумфальна ўваходзіць у лабараторыю

Адзін са спосабаў вырабляць новыя лекі і паляпшэнне існуючых заключаецца ў размяшчэнні функцыянальных груп новыя сядзенні на эшафотах: Штучны інтэлект, распрацаваны даследчыкамі з Федэральнага тэхналагічнага інстытута ў Цюрыху, клапоціцца аб спрашчэнні гэтага кроку. Мадэль здольная ідэнтыфікаваць новыя магчымыя дадатковыя месцы і вызначаць аптымальныя ўмовы для паспяховасці рэакцыі актывацыі.

Першапачатковая ідэя, тлумачаць яны, заключалася ў тым, каб узяць рэакцыі, апісаныя ў навуковай літаратуры, і выкарыстоўваць іх для навучыць мадэль штучнага інтэлекту выкарыстоўвацца для ідэнтыфікацыі як мага большай колькасці месцаў барылявання на новых малекулах.

"Нягледзячы на ​​тое, што барыляванне мае вялікі патэнцыял, рэакцыю цяжка кантраляваць у лабараторыі», - тлумачыць Ац,таму наш глыбокі пошук сусветнай літаратуры выявіў толькі крыху больш за 1.700 навуковых артыкулаў па гэтай тэме». Каб пераканацца ў якасці дадзеных, якія будуць перададзены ў мадэль штучнага інтэлекту, каманда звузіла крыніцы да 38 асабліва надзейных дакументаў, якія апісваюць у агульнай складанасці 1.380 рэакцый барылявання.

Затым вынікі навуковай літаратуры былі аб'яднаны з ацэнкамі 1.000 рэакцый, праведзеных у лабараторыі кіруецца Даследчым аддзелам медыцынскай хіміі Рош, што дазваляе праводзіць хімічныя рэакцыі ў міліграмавым маштабе і адначасова аналізаваць іх. «Спалучэнне лабараторнай аўтаматызацыі са штучным інтэлектам мае велізарны патэнцыял«Ён кажа, Дэвід Ніпа, аспірант у Roche, “можа значна павялічыць эфектыўнасць хімічнага сінтэзу і ў той жа час палепшыць яго ўстойлівасць».

Інавацыйная тэрапія інсульту дзякуючы швейцарскай медыцыне
Блытаніна і кантроль у часы штучнага інтэлекту

Вялікая прагназавальная здольнасць, асабліва з 3D-дадзенымі

Мадэль штучнага інтэлекту прадэманстравала а дзіўная прадказальная здольнасць: яго прагнозы былі правераны з дапамогай шасці ўжо вядомых малекул лекаў, і ў пяць з шасці выпадкаў лабараторныя даследаванні пацвердзілі запланаваныя дадатковыя месцы.
Мадэль была аднолькава надзейнай, калі справа даходзіла да вызначэння месцаў на эшафоце, дзе актывацыя немагчымая, і вызначала аптымальныя ўмовы для рэакцыі актывацыі.

Прагнозы яшчэ больш палепшыліся, калі мадэль атрымала доступ 3D інфармацыя на малекулах адпраўная кропка, а не проста іх хімічная формула: "Здаецца, што мадэль развівае нейкае трохмернае хімічнае разуменне», - тлумачыць Ац.

Малады доктар філасофіі з Політэхнікі цяпер працуе навукоўцам у галіне штучнага інтэлекту ў галіне медыцынскай хіміі ў Roche: «Вельмі цікава працаваць на стыку паміж акадэмічнымі даследаваннямі штучнага інтэлекту і аўтаматызацыяй лабараторый»., растлумачыў, «І вельмі прыемна мець магчымасць весці ўсё гэта наперад з лепшым зместам і метадамі».

Хімія будучыні: новыя выклікі галіны для ўстойлівага развіцця
Беспрэцэдэнтны сінтэтычны пластыр для заклейвання ўнутраных ран