O echipă internaţională a dezvoltat un model de inteligenţă artificială (AI) care poate prezice unde poate fi alterată chimic o moleculă de medicament.
O echipă de cercetători de la Universitatea Ludwig-Maximilians (LMU) din München, ETH Zurich şi din cadrul grupului Roche de cercetare şi dezvoltare farmaceutică (pRED), din Basel, a folosit inteligenţa artificială (AI) pentru a dezvolta o metodă inovatoare care prezice metoda optimă de sintetizare a moleculelor de medicamente.
„Această metodă are potenţialul de a reduce în mod semnificativ numărul de experimente de laborator necesare, crescând astfel atât eficienţa, cât şi sustenabilitatea sintezei chimice", spune David Nippa, autorul principal al lucrării, într-un comunicat LMU.
Cercetarea a fost publicată recent în revista Nature Chemistry.
Ingredientele farmaceutice active constau, de obicei, dintr-o structură de bază la care sunt ataşate grupuri funcţionale.
Aceste grupări permit o funcţie biologică specifică.
Pentru a obţine efecte medicale noi sau îmbunătăţite, grupele funcţionale sunt modificate şi adăugate în noi poziţii în structura de bază.
Aacest proces este deosebit de dificil în chimie, deoarece structurile de bază, care constau în principal din atomi de carbon şi de hidrogen, sunt greu de reactivat în sine.
O metodă de activare a acestoraeste aşa-numita reacţie de borilare.
În acest proces, un grup chimic care conţine elementul bor este ataşat la un atom de carbon al structurii.
Această grupare de bor poate fi apoi înlocuită cu o varietate de grupări eficiente din punct de vedere medical.
Deşi borilarea are un mare potenţial, este dificil de controlat în laborator.
Echipa a dezvoltat acum un model AI care a fost antrenat pe baza datelor din lucrări ştiinţifice de încredere şi a experimentelor dintr-un laborator automatizat de la Roche.
Modelul inteligent poate prezice cu succes poziţia de borilare pentru orice moleculă şi oferă condiţiile optime pentru transformarea chimică.
Metoda a fost deja utilizată cu succes pentru a identifica poziţiile din ingredientele active existente în care pot fi introduse grupe active suplimentare.
Acest lucru îi ajută pe cercetători să dezvolte mai rapid variante noi şi mai eficiente ale ingredientelor active cunoscute ale medicamentelor.
