Utiliser l'IA générative pour créer des médicaments meilleurs et plus puissants

Utiliser l'IA générative pour créer des médicaments meilleurs et plus puissants

Horodatage: 30 mai 2023 3:33
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30 mai 2023 (Actualités Nanowerk) Bien que l'industrie pharmaceutique puisse mettre des années à créer des médicaments capables de traiter ou de guérir des maladies humaines, une nouvelle étude suggère que l'utilisation de médicaments génératifs intelligence artificielle pourrait considérablement accélérer le processus de développement de médicaments. Aujourd’hui, la plupart des découvertes de médicaments sont réalisées par des chimistes humains qui s’appuient sur leurs connaissances et leur expérience pour sélectionner et synthétiser les molécules appropriées nécessaires pour devenir les médicaments sûrs et efficaces dont nous dépendons. Pour identifier les voies de synthèse, les scientifiques emploient souvent une technique appelée rétrosynthèse – une méthode permettant de créer des médicaments potentiels en travaillant à rebours à partir des molécules recherchées et en recherchant des réactions chimiques pour les fabriquer. Pourtant, parce que passer au crible des millions de réactions chimiques potentielles peut être une entreprise extrêmement difficile et longue, des chercheurs de l'Ohio State University ont créé un cadre d'IA appelé G.2Rétro pour générer automatiquement des réactions pour une molécule donnée. La nouvelle étude a montré que, comparé aux méthodes de planification manuelle actuelles, le cadre était capable de couvrir une vaste gamme de réactions chimiques possibles ainsi que de discerner avec précision et rapidité quelles réactions pourraient fonctionner le mieux pour créer une molécule médicamenteuse donnée. "Utiliser l'IA pour des choses essentielles pour sauver des vies humaines, comme la médecine, est ce sur quoi nous voulons vraiment nous concentrer", a déclaré Xia Ning, auteur principal de l'étude et professeur agrégé d'informatique et d'ingénierie à l'État de l'Ohio. "Notre objectif était d'utiliser l'IA pour accélérer le processus de conception de médicaments, et nous avons constaté qu'elle permet non seulement aux chercheurs d'économiser du temps et de l'argent, mais qu'elle fournit également des candidats médicaments susceptibles d'avoir de bien meilleures propriétés que n'importe quelle molécule existant dans la nature." Cette étude s'appuie sur des recherches antérieures de Ning, dans lesquelles son équipe a développé une méthode nommée Modof, capable de générer des structures moléculaires présentant les propriétés souhaitées mieux que toutes les molécules existantes. "Maintenant, la question est de savoir comment fabriquer de telles molécules générées, et c'est là que cette nouvelle étude brille", a déclaré Ning, également professeur agrégé d'informatique biomédicale à la Faculté de médecine. L'étude a été publiée dans la revue Chimie des communications ("G2Retro en tant que modèles génératifs de graphiques en deux étapes pour la prédiction de rétrosynthèse"). L'équipe de Ning a formé G2Rétro sur un ensemble de données contenant 40,000 1976 réactions chimiques collectées entre 2016 et XNUMX. Le cadre « apprend » à partir de représentations graphiques de molécules données et utilise des réseaux neuronaux profonds pour générer d'éventuelles structures réactives qui pourraient être utilisées pour les synthétiser. Son pouvoir générateur est si impressionnant que, selon Ning, une fois reçue une molécule, G2Retro pourrait proposer des centaines de nouvelles prédictions de réactions en quelques minutes seulement. « Notre méthode d'IA générative G2Retro est capable de fournir plusieurs voies et options de synthèse différentes, ainsi qu'un moyen de classer différentes options pour chaque molécule », a déclaré Ning. "Cela ne remplacera pas les expériences actuelles en laboratoire, mais cela offrira des options de médicaments plus nombreuses et de meilleure qualité afin que les expériences puissent être priorisées et ciblées beaucoup plus rapidement." Pour tester davantage l'efficacité de l'IA, l'équipe de Ning a mené une étude de cas pour voir si G2Retro a pu prédire avec précision quatre médicaments nouvellement commercialisés et déjà en circulation : le Mitapivat, un médicament utilisé pour traiter l'anémie hémolytique ; Tapinarof, qui est utilisé pour traiter diverses maladies de la peau ; Mavacamten, un médicament pour traiter l'insuffisance cardiaque systémique ; et l'oteseconazole, utilisé pour traiter les infections fongiques chez les femmes. g2Retro a pu générer correctement exactement les mêmes voies de synthèse brevetées pour ces médicaments et a fourni des voies de synthèse alternatives qui sont également réalisables et synthétiquement utiles, a déclaré Ning. Disposer d'un appareil aussi dynamique et efficace à la disposition des scientifiques pourrait permettre à l'industrie de fabriquer des médicaments plus puissants à un rythme plus rapide – mais malgré l'avantage que l'IA pourrait donner aux scientifiques dans le laboratoire, Ning met l'accent sur les médicaments G.2Les créations rétro ou génératives d’IA doivent encore être validées – un processus qui implique que les molécules créées soient testées sur des modèles animaux et plus tard dans des essais sur des humains. « Nous sommes très enthousiasmés par l’IA générative pour la médecine et nous nous engageons à utiliser l’IA de manière responsable pour améliorer la santé humaine », a déclaré Ning.

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