استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء أدوية أفضل وأكثر فعالية

استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء أدوية أفضل وأكثر فعالية

الطابع الزمني: 30 مايو 2023 ، 3:33 مساءً
عقدة المصدر: 2689030
30 مايو 2023 (أخبار Nanowerkفي حين أن الأمر قد يستغرق سنوات حتى تتمكن صناعة الأدوية من إنتاج أدوية قادرة على علاج أو علاج الأمراض التي تصيب الإنسان، إلا أن دراسة جديدة تشير إلى أن استخدام الأدوية التوليدية الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى تسريع عملية تطوير الأدوية بشكل كبير. اليوم، يتم تنفيذ معظم اكتشافات الأدوية من قبل الكيميائيين البشريين الذين يعتمدون على معرفتهم وخبرتهم لاختيار وتوليف الجزيئات الصحيحة اللازمة لتصبح الأدوية الآمنة والفعالة التي نعتمد عليها. لتحديد مسارات التخليق، غالبًا ما يستخدم العلماء تقنية تسمى التخليق الرجعي - وهي طريقة لإنشاء أدوية محتملة من خلال العمل بشكل عكسي من الجزيئات المطلوبة والبحث عن التفاعلات الكيميائية لتصنيعها. ومع ذلك، نظرًا لأن غربلة ملايين التفاعلات الكيميائية المحتملة يمكن أن يكون أمرًا صعبًا للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً، فقد أنشأ الباحثون في جامعة ولاية أوهايو إطار عمل للذكاء الاصطناعي يسمى G2Retro لإنشاء تفاعلات تلقائيًا لأي جزيء معين. أظهرت الدراسة الجديدة أنه بالمقارنة مع طرق التخطيط اليدوي الحالية، كان الإطار قادرًا على تغطية نطاق هائل من التفاعلات الكيميائية المحتملة بالإضافة إلى التمييز الدقيق والسريع بين التفاعلات التي قد تعمل بشكل أفضل لإنشاء جزيء دوائي معين. وقال شيا نينغ، المؤلف الرئيسي للدراسة والأستاذ المشارك في علوم وهندسة الكمبيوتر في ولاية أوهايو: "إن استخدام الذكاء الاصطناعي في الأشياء المهمة لإنقاذ حياة البشر، مثل الطب، هو ما نريد التركيز عليه حقًا". "كان هدفنا هو استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع عملية تصميم الدواء، ووجدنا أنه لا يوفر الوقت والمال للباحثين فحسب، بل يوفر مرشحين للأدوية قد يكون لديهم خصائص أفضل بكثير من أي جزيئات موجودة في الطبيعة." تعتمد هذه الدراسة على الأبحاث السابقة التي أجرتها نينج حيث طور فريقها طريقة تسمى Modof والتي كانت قادرة على توليد هياكل جزيئية أظهرت الخصائص المرغوبة بشكل أفضل من أي جزيئات موجودة. وقال نينج، وهو أيضًا أستاذ مشارك في المعلوماتية الطبية الحيوية في كلية الطب: "السؤال الآن هو كيفية صنع مثل هذه الجزيئات المتولدة، وهذا هو ما تتألق فيه هذه الدراسة الجديدة". ونشرت الدراسة في المجلة كيمياء الاتصالات ("G2الرجعية كنماذج توليدية للرسم البياني من خطوتين للتنبؤ بالتخليق الرجعي "). قام فريق نينج بتدريب G2ارجع إلى مجموعة بيانات تحتوي على 40,000 ألف تفاعل كيميائي تم جمعها بين عامي 1976 و2016. ويتعلم الإطار من التمثيلات القائمة على الرسم البياني لجزيئات معينة، ويستخدم شبكات عصبية عميقة لتوليد هياكل متفاعلة محتملة يمكن استخدامها لتركيبها. قوتها التوليدية مثيرة للإعجاب للغاية، وفقًا لنينج، بمجرد إعطاء جزيء، G2يمكن أن يأتي ريترو بمئات من تنبؤات ردود الفعل الجديدة في دقائق معدودة فقط. "إن طريقة الذكاء الاصطناعي التوليدية الخاصة بنا G2قال نينغ: “إن Retro قادر على توفير العديد من طرق وخيارات التوليف المختلفة، بالإضافة إلى طريقة لتصنيف الخيارات المختلفة لكل جزيء”. "هذا لن يحل محل التجارب المعملية الحالية، لكنه سيوفر خيارات دوائية أكثر وأفضل حتى يمكن تحديد أولويات التجارب وتركيزها بشكل أسرع بكثير." لمزيد من اختبار فعالية الذكاء الاصطناعي، أجرى فريق نينج دراسة حالة لمعرفة ما إذا كان G2يمكن أن يتنبأ ريترو بدقة بأربعة أدوية تم إصدارها حديثًا ومتداولة بالفعل: ميتابيفات، وهو دواء يستخدم لعلاج فقر الدم الانحلالي؛ تابيناروف، الذي يستخدم لعلاج الأمراض الجلدية المختلفة؛ مافاكامتن، دواء لعلاج قصور القلب النظامي؛ وأوتيسكونازول، الذي يستخدم لعلاج الالتهابات الفطرية لدى الإناث. ز2وقال نينغ إن ريترو كانت قادرة على توليد نفس طرق التوليف الحاصلة على براءة اختراع لهذه الأدوية بشكل صحيح، وقدمت طرق تركيب بديلة مجدية ومفيدة صناعيًا أيضًا. إن وجود مثل هذا الجهاز الديناميكي والفعال تحت تصرف العلماء يمكن أن يمكّن الصناعة من تصنيع أدوية أقوى بوتيرة أسرع - ولكن على الرغم من الميزة التي قد يمنحها الذكاء الاصطناعي للعلماء داخل المختبر، يؤكد نينغ على أهمية الأدوية.2لا تزال هناك حاجة إلى التحقق من صحة إنشاءات الذكاء الاصطناعي الرجعية أو أي إبداعات توليدية، وهي عملية تتضمن اختبار الجزيئات التي تم إنشاؤها في نماذج حيوانية ثم في تجارب بشرية لاحقًا. وقال نينغ: "نحن متحمسون للغاية بشأن الذكاء الاصطناعي التوليدي في الطب، ونحن ملتزمون باستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول لتحسين صحة الإنسان".

الطابع الزمني:

اكثر من نانوويرك