O nouă tehnologie inteligentă care ar putea reduce costurile şi accelera descoperirea de noi medicamente a fost dezvoltată în cadrul unei colaborări între cercetătorii de la universitatea din Sheffield şi AstraZeneca.
O nouă tehnologie bazată pe inteligenţa artificială (IA) şi care a fost denumită DrugBAN poate prezice dacă un medicament candidat va interacţiona cu moleculele de proteine ţintă vizate în interiorul corpului uman.
Tehnologia inteligentă dezvoltată de o echipă de la departamentul de Informatică din Sheffield, împreună cu clinicieni de la AstraZeneca, este descrisă într-un nou studiu publicat luna aceasta, în Nature Machine Intelligence.
Studiul demonstrează că IA, denumită DrugBAN, poate estima dacă un medicament candidat va interacţiona cu moleculele de proteine ţintă vizate în interiorul corpului uman.
În prezent există IA care poate prezice dacă medicamentele vor ajunge la ţintele lor preconizate, dar tehnologia dezvoltată de cercetătorii de la Sheffield şi AstraZeneca poate face acest lucru cu o acurateţe mai mare şi, de asemenea, poate oferi informaţii utile pentru a-i ajuta pe oamenii de ştiinţă să înţeleagă modul în care medicamentele se angajează cu partenerii lor proteici la nivel molecular, potrivit articolului publicat.
IA are potenţialul de a informa dacă un medicament va angaja cu succes o proteină specifică legată de cancer sau dacă un medicament candidat se va lega şi de alte ţinte neintenţionate în organism şi va duce la efecte secundare nedorite pentru pacienţi.
DrugBAN a fost antrenat să înveţe substructurile proteinelor din corpul uman, precum şi pe cele ale compuşilor din medicamente. Tehnologia învaţă modul în care aceste substructuri pot interacţiona unele cu altele, pe care se bazează apoi pentru a face predicţii cu privire la modul în care se vor comporta probabil noile medicamente.
„Am conceput inteligenţa artificială cu două obiective principale. În primul rând, dorim ca IA să surprindă modul în care medicamentele interacţionează cu ţintele lor la o scară mai rafinată, deoarece acest lucru ar putea oferi informaţii biologice utile pentru a ajuta cercetătorii să înţeleagă aceste interacţiuni la nivel molecular”, a declarat Haiping Lu, profesor de învăţare automată la universitatea din Sheffield.
El a precizat în al doilea rând că, instrumentul poate prezice care vor fi aceste interacţiuni cu noile medicamente sau ţinte pentru a contribui la accelerarea procesului general de predicţie.
Cheia pentru proiectarea acestui algoritm inteligent constă în modul în care modelul învaţă interacţiunile de substructură pe perechi - interacţiunile multiple care pot avea loc între substructurile compuşilor medicamentoşi şi proteinele din organism.
În timp ce majoritatea IA existente pe piaţă pentru predicţia medicamentelor învaţă din reprezentări întregi ale medicamentelor şi proteinelor, care nu surprind substructurile acestora şi, prin urmare, oferă informaţii mai puţin utile.În următoarea etapă de dezvoltare, echipa intenţionează să utilizeze date mai detaliate privind structura compuşilor şi a proteinelor pentru a face aplicaţia inteligentă şi mai precisă.
O noutate esenţială a aplicaţiei inteligente DrugBAN este faptul că se bazează pe o reţea de atenţie biliniară care îi permite să înveţe interacţiunile din substructuri, atât ale medicamentelor, cât şi ale ţintelor acestora, simultan.
Cercetătorii au făcut public codul sursă în mod gratuit, în speranţa că va sprijini mai multe abordări pentru IA care vor continua să accelereze descoperirea de noi medicamente.
Descoperirea şi dezvoltarea de medicamente prin metode tradiţionale poate fi incredibil de dificilă, cu timpi de dezvoltare îndelungaţi rezultând în sume uriaşe de bani în cheltuieli.
Astfel, cu noile progrese în domeniul tehnologiilor artificiale şi digitale, procesele de descoperire a medicamentelor au potenţialul de a fi accelerate în mod semnificativ, permiţând cercetătorilor să găsească noi modalităţi de a identifica cu ce proteine ar putea interacţiona un medicament în corpul uman.
Oamenii de ştiinţă speră că noua tehnologie inteligentă va permite progrese semnificative în proiectarea de produse terapeutice.
Abordarea se distinge, de asemenea, prin accentul pus pe interpretabilitate, permiţând experţilor umani să beneficieze de intuiţiile generate de sistemul de inteligenţă artificială.
