În timp ce industria farmaceutică are nevoie de ani de zile pentru a crea medicamente capabile să trateze sau să vindece boli umane, un nou studiu sugerează că utilizarea inteligenţei artificiale (AI) generative ar putea accelera foarte mult procesul de dezvoltare a medicamentelor.
În prezent, cea mai mare parte a descoperirii de medicamente este realizată de chimişti care se bazează pe cunoştinţele şi experienţa lor pentru a selecta şi sintetiza moleculele potrivite necesare pentru a deveni medicamentele sigure şi eficiente de care depinde sănătatea oamenilor.
Pentru a identifica căile de sinteză, oamenii de ştiinţă folosesc adesea o tehnică numită retrosinteză - o metodă de creare a unor potenţiale medicamente plecând de la moleculele dorite şi parcurgând drumul invers în căutarea reacţiilor chimice pentru a le produce.
Dar chiar şi aşaa, întrucât examinarea a milioane de reacţii chimice potenţiale poate fi un efort extrem de dificil şi consumator de timp, un grup de cercetători americani, de la universitatea de stat din Ohio, a creat o aplicaţie inteligentă numită G2Retro pentru a genera automat reacţii pentru orice moleculă dată.
Noul studiu a arătat că, în comparaţie cu metodele actuale de planificare manuală, noua aplicaţie a fost capabilă să acopere o gamă enormă de reacţii chimice posibile, şi să discearnă cu precizie şi rapid ce reacţii ar putea funcţiona cel mai bine pentru a crea o anumită moleculă de medicament.
„Utilizarea inteligenţei artificiale în lucruri esenţiale pentru salvarea vieţilor umane, cum ar fi medicina, este ceva pe care dorim cu adevărat să ne concentrăm", a declarat Xia Ning, autorul principal al studiului şi profesor asociat de informatică biomedicală în cadrul colegiului de medicină la Ohio State.
Scopul oamenilor de ştiinţă nostru a fost să folosească AI pentru a accelera procesul de proiectare a medicamentelor.
Folosirea AI economiseşte timp şi bani pentru cercetători, şi oferă candidaţi pentru medicamente care pot avea proprietăţi mult mai bune decât orice molecule care există în natură.
Acest studiu se bazează pe o cercetare anterioară a echipei, care a dezvoltat o metodă numită Modof, care a fost capabilă să genereze structuri de molecule care prezentau proprietăţile dorite mai bine decât orice moleculă existentă.
Studiul a fost publicat marţi, în revista Communications Chemistry.
Echipa a antrenat G2Retro pe un set de date care conţine 40.000 de reacţii chimice colectate între 1976 şi 2016.
Aplicaţia „învaţă" din reprezentări bazate pe grafuri ale moleculelor date şi utilizează reţele neuronale profunde pentru a genera posibile structuri de reactanţi care ar putea fi utilizate pentru a le sintetiza.
Puterea sa generativă este atât de impresionantă încât, potrivit autorilor, odată ce i se dă o moleculă, G2Retro ar putea veni cu sute de noi predicţii de reacţie în doar câteva minute.
„Metoda noastră generativă de inteligenţă artificială G2Retro este capabilă să furnizeze mai multe rute şi opţiuni de sinteză diferite, precum şi o modalitate de clasificare a diferitelor opţiuni pentru fiecare moleculă", a declarat Ning.
Oamenii de ştiinţă spun însă că, aplicaţia nu va înlocui experimentele actuale de laborator, dar va oferi opţiuni de medicamente mai multe şi mai bune, astfel încât experimentele să poată fi prioritizate şi concentrate mult mai rapid.
Pentru a testa în continuare eficienţa AI, echipa la efectuat un studiu de caz pentru a vedea dacă G2Retro poate prezice cu precizie patru medicamente nou lansate aflate deja în circulaţie: mitapivat, un medicament utilizat pentru a trata anemia hemolitică; tapinarof, care este utilizat pentru a trata diverse boli de piele; mavacamten, un medicament pentru a trata insuficienţa cardiacă sistemică; şi oteseconazol, utilizat pentru a trata infecţiile fungice la femei.
G2Retro a reuşit să genereze corect exact aceleaşi rute de sinteză brevetate pentru aceste medicamente şi a furnizat rute de sinteză alternative care sunt, de asemenea, fezabile şi utile din punct de vedere sintetic, a declarat Ning.
A avea la dispoziţia oamenilor de ştiinţă un astfel de dispozitiv dinamic şi eficient ar putea permite industriei să fabrice medicamente mai puternice într-un ritm mai rapid, însă, în ciuda avantajului pe care AI l-ar putea oferi în laborator, Ning subliniază că medicamentele create de G2Retro sau de orice AI generativă trebuie încă validate - un proces care presupune ca moleculele create să fie testate pe modele animale şi, ulterior, în teste pe oameni.
„Suntem foarte entuziasmaţi de inteligenţa artificială generativă în medicină şi suntem dedicaţi utilizării AI în mod responsabil pentru a îmbunătăţi sănătatea umană", a mai declarat Ning.
