Cercetătorii de la Universitatea Cambridge din Marea Britanie au conceput un algoritm bazat pe inteligenţa artificială care prezice rezultatul reacţiilor chimice cu o precizie mult mai mare decât chimiştii şi sugerează modalităţi de a fabrica molecule complexe, eliminând un obstacol semnificativ în descoperirea şi dezvoltarea de medicamente.
Noul algoritm poate prezice rezultatele reacţiilor chimice complexe cu o precizie de peste 90%, depăşind chimiştii de top. Algoritmul poate arăta de asemenea specialiştilor cum se formează compuşi ţintă, furnizând "harta” chimică a produsului final.
O problemă importantă în descoperirea şi fabricarea medicamentelor este găsirea unor modalităţi de a face molecule organice complicate prin unirea chimică a unor molecule de construcţie mai simple. Problema este că acestea reacţionează adesea în mod neaşteptat.
"Fabricarea moleculelor este adesea descrisă ca o artă realizată prin experimentarea reuşitelor şi a erorilor, deoarece înţelegerea noastră despre reactivitatea chimică este departe de a fi completă. În aceste condiţii, algoritmii bazaţi pe inteligenţa artificială pot avea o mai bună înţelegere a chimiei, deoarece distilează modelele de reactivitate din milioane de reacţii chimice publicate, lucru pe care un chimist nu îl poate face”, a spus autorul studiului, dr. Alpha Lee de la Laboratorul Cavendish din Cambridge, citat de sciencedaily.com.
Algoritmul dezvoltat de cercetătorii este antrenat cu ajutorul a milioane de reacţii chimice publicate în brevete publice pe care la "învaţă" şi cu ajutorul cărora folosind instrumente de recunoaştere a modelelor identifică modul în care grupele chimice din molecule reacţionează atunci când sunt combinate.
Utilizând această abordare, modelul atinge o precizie de 90% în prezicerea produsului corect al reacţiilor chimice nevăzute, în timp ce precizia chimiştilor umani specializaţi este de aproximativ 80%. Cercetătorii spun că modelul este suficient de precis pentru a detecta erorile din date şi a prezice corect o multitudine de reacţii dificile.
Totodată algoritmul ştie şi ce nu ştie şi produce un scor de incertitudine, care elimină predicţiile incorecte cu o precizie de 89%. Deoarece experimentele consumă mult timp predicţia exactă este crucială pentru a evita urmărirea unor căi experimentale costisitoare care se pot finaliza cu un eşec.
În cel de-al doilea studiu, cercetătorii au colaborat cu compania biofarmaceutică Pfizer, pentru a demonstra potenţialul practic al metodei în descoperirea medicamentelor.
Atunci când algoritmul bazat pe inteligenţa artificială a fost instruit cu ajutorul cercetărilor chimice deja publicate, acesta a putut face predicţii exacte ale reacţiilor bazate pe caiete de laborator, arătând că modelul a învăţat regulile chimiei şi le poate aplica la setările sale pentru descoperirea de noi medicamente.
De asemenea, algoritmul poate prezice secvenţe de reacţii care duc la fabricarea produsului dorit, iar cercetătorii au aplicat această metodologie pe diverse molecule arătând că etapele pe care algoritmul le prezice sunt fezabile din punct de vedere chimic. Această tehnologie poate reduce semnificativ timpul de descoperire şi fabricare a medicamentelor preclinice, deoarece oferă medicilor chimişti un model de început pentru dezvoltarea unui nou produs.
Cercetătorii de la Cambridge utilizează în prezent această tehnologie de predicţie a reacţiilor chimice pentru a dezvolta o platformă completă care să pună la punct ciclul de proiectare-realizare în descoperirea şi fabricarea medicamentelor: prezicerea unor molecule bioactive promiţătoare, modalităţi de a produce molecule organice complexe şi selectarea experimentelor care sunt cel mai utile pentru dezvoltarea unui nou medicament.
