Oamenii de știință de la UVA creează instrumente AI pentru a accelera descoperirea medicamentelor
Cercetătorii de la Universitatea din Virginia, din cadrul Școlii de Medicină, au elaborat o abordare inovatoare în dezvoltarea și descoperirea medicamentelor, ce ar putea accelera semnificativ crearea de noi tratamente.
Nikolay V. Dokholyan și echipa sa au dezvoltat un set de instrumente alimentate de inteligență artificială, denumit YuelDesign, YuelPocket și YuelBond, care colaborează pentru a transforma procesul de creare a medicamentelor. Principalul instrument, YuelDesign, utilizează un model avansat de AI numit modele de difuzie pentru a proiecta molecule de medicamente adaptate exact la proteinele țintă, luând în considerare chiar și modul în care proteinele se flexează și își schimbă forma în timpul legării.
Un instrument complementar, YuelPocket, identifică exact locul de atașare a unui medicament pe o proteină, în timp ce YuelBond garantează că legăturile chimice din moleculele proiectate sunt corecte. Împreună, aceste instrumente sunt pregătite să îmbunătățească atât modul în care sunt concepute medicamentele noi, cât și viteza și eficiența evaluării medicamentelor existente pentru noi utilizări.
„Gândiți-vă la asta în felul următor: alte metode încearcă să proiecteze o cheie pentru un lacăt care stă perfect nemișcat, dar în corpul dumneavoastră, acel lacăt se mișcă constant și își schimbă forma. AI-ul nostru proiectează cheia în timp ce lacătul se mișcă, astfel că potrivirea este mult mai realistă. Acest lucru ar putea face o diferență reală pentru pacienții cu cancer, tulburări neurologice și multe alte afecțiuni pentru care avem nevoie disperată de medicamente mai bune care să vizeze aceste proteine agitate, dar ne confruntăm cu obstacole”, a declarat Dokholyan.
Costurile medii pentru dezvoltarea unui nou medicament sunt estimate la peste 2,6 miliarde de dolari, iar aproape 90% dintre noile medicamente eșuează în faza de testare pe oameni. Acest lucru se datorează, în mare parte, dificultății de a prezice cum vor interacționa moleculele dintr-un medicament cu țintele lor din organism. Dacă o moleculă nu se leagă exact așa cum a fost intenționată, la locul corect, medicamentul nu va funcționa sau poate avea efecte secundare nedorite și dăunătoare.
Inteligența artificială a contribuit la rezolvarea acestei probleme, accelerând semnificativ proiectarea medicamentelor, însă munca lui Dokholyan duce acest proces la un nou nivel. YuelDesign depășește limitările opțiunilor existente, proiectând molecule de medicamente în timp ce tratează proteinele ca structuri flexibile și dinamice, nu ca instantanee rigide și înghețate utilizate de alte metode. Acest aspect este esențial, deoarece proteinele își schimbă adesea forma atunci când un medicament se leagă de ele, un fenomen cunoscut sub numele de „potrivire indusă”. Ignorarea acestei flexibilități poate conduce la medicamente care par promițătoare pe ecranul computerului, dar eșuează în realitate.
Dokholyan și echipa sa au conceput YuelDesign special pentru a depăși această problemă. Folosind modele avansate de difuzie AI, tehnologia generează simultan atât structura cavității proteice, cât și molecula mică care se poate încadra în ea – cheia care va deschide lacătul, permițând amândurora să evolueze împreună în timpul procesului de proiectare.
YuelPocket, instrumentul complementar, folosește rețele neuronale grafice pentru a identifica cu precizie locul pe o proteină unde un medicament ar trebui să se lege, chiar și pe structuri proteice prezise de instrumente existente, precum AlphaFold. „Cele mai multe instrumente AI existente tratează proteina ca o statuie înghețată, dar așa nu funcționează biologia. Abordarea noastră permite proteinei și candidatei la medicament să evolueze împreună în timpul procesului de proiectare, exact așa cum ar face în organism”, a declarat Jian Wang. „Am demonstrat, de exemplu, că atunci când am proiectat molecule pentru o proteină bine cunoscută legată de cancer, numită CDK2, doar YuelDesign a putut captura schimbările structurale critice care au loc atunci când un medicament se leagă.”
Cartografierea cavităților proteice este esențială pentru „aproape fiecare aspect al dezvoltării moderne”, notează cercetătorii într-un articol științific recent în care își prezintă testarea YuelPocket. Rezultatele promițătoare îi fac pe Dokholyan și echipa sa optimiști că această tehnologie poate reduce costurile de dezvoltare a medicamentelor, îmbunătăți rata de succes a noilor candidați la medicamente și accelera cât de repede pot ajunge noi tratamente și remedii la pacienți.
„Scopul nostru final este să facem descoperirea medicamentelor mai rapidă, mai ieftină și mai probabil să aibă succes, astfel încât tratamentele promițătoare să ajungă mai repede la pacienți”, a declarat Dokholyan, adăugând că dorește să „democratizeze” descoperirea medicamentelor, oferind noi instrumente la îndemâna cercetătorilor. „Am făcut toate instrumentele noastre disponibile gratuit comunității științifice. Vrem ca cercetătorii din întreaga lume să le poată folosi pentru a aborda bolile care contează cel mai mult pentru pacienții lor.”
Dokholyan și echipa sa au descris dezvoltarea și rezultatele acestor instrumente în lucrări publicate în revistele științifice PNAS, JCIM și Science Advances. Echipa de cercetare include și pe Wang, Dong Yan Zhang, Shreshty Budakoti și Dokholyan. Oamenii de știință nu au interese financiare în acest proiect.
