שימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית ליצירת תרופות טובות ועוצמתיות יותר

שימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית ליצירת תרופות טובות ועוצמתיות יותר

חותמת זמן: 30 במאי 2023 3:33
צומת המקור: 2689030
30 במאי 2023 (חדשות Nanowerk) בעוד שיכולות לקחת שנים עד לתעשיית התרופות ליצור תרופות המסוגלות לטפל או לרפא מחלות אנושיות, מחקר חדש מצביע על כך ששימוש גנרטיבי בינה מלאכותית יכול להאיץ מאוד את תהליך פיתוח התרופות. כיום, רוב גילוי התרופות מתבצע על ידי כימאים אנושיים המסתמכים על הידע והניסיון שלהם כדי לבחור ולסנתז את המולקולות הנכונות הדרושות כדי להפוך לתרופות בטוחות ויעילות בהן אנו תלויים. כדי לזהות את נתיבי הסינתזה, מדענים משתמשים לעתים קרובות בטכניקה הנקראת רטרו-סינתזה - שיטה ליצירת תרופות פוטנציאליות על ידי עבודה לאחור מהמולקולות הרצויות וחיפוש אחר תגובות כימיות להכנתן. עם זאת, מכיוון שניפוי של מיליוני תגובות כימיות פוטנציאליות יכול להיות מאמץ מאוד מאתגר וגוזל זמן, חוקרים מאוניברסיטת אוהיו סטייט יצרו מסגרת בינה מלאכותית בשם G2רטרו ליצירת תגובות אוטומטית עבור כל מולקולה נתונה. המחקר החדש הראה כי בהשוואה לשיטות התכנון הידניות הנוכחיות, המסגרת הצליחה לכסות מגוון עצום של תגובות כימיות אפשריות וכן להבחין במדויק ומהיר אילו תגובות עשויות לעבוד בצורה הטובה ביותר ליצירת מולקולת תרופה נתונה. "שימוש בבינה מלאכותית לדברים קריטיים להצלת חיי אדם, כמו רפואה, זה מה שאנחנו באמת רוצים להתמקד בו", אמרה שיה נינג, המחברת הראשית של המחקר ופרופסור חבר למדעי המחשב והנדסה במדינת אוהיו. "המטרה שלנו הייתה להשתמש בבינה מלאכותית כדי להאיץ את תהליך עיצוב התרופות, וגילינו שזה לא רק חוסך לחוקרים זמן וכסף אלא מספק מועמדים לתרופות שעשויות להיות בעלות תכונות טובות בהרבה מכל מולקולות שקיימות בטבע." מחקר זה מתבסס על מחקרים קודמים של נינג, שם הצוות שלה פיתח שיטה בשם Modof שהצליחה ליצור מבני מולקולה שהציגו תכונות רצויות טוב יותר מכל מולקולה קיימת. "עכשיו נשאלת השאלה איך מייצרים מולקולות כאלה שנוצרו, ושם המחקר החדש הזה זוהר", אמר נינג, גם פרופסור חבר לאינפורמטיקה ביו-רפואית במכללה לרפואה. המחקר פורסם בכתב העת כימיה תקשורתית ("G2רטרו כמודלים יצירתיים של גרף דו-שלבי לחיזוי רטרו-סינתזה"). הצוות של נינג אימן את G2רטרו על מערך נתונים המכיל 40,000 תגובות כימיות שנאספו בין 1976 ל-2016. המסגרת "לומדת" מייצוגים מבוססי גרפים של מולקולות נתונות, ומשתמשת ברשתות עצביות עמוקות כדי ליצור מבנים מגיבים אפשריים שניתן להשתמש בהם כדי לסנתז אותן. כוח היצירה שלו כל כך מרשים, שלפי נינג, לאחר שניתנה מולקולה, G2רטרו יכול להמציא מאות תחזיות תגובה חדשות תוך דקות ספורות. "שיטת הבינה המלאכותית הגנרטיבית שלנו G2רטרו מסוגלת לספק מספר מסלולי סינתזה ואפשרויות שונות, כמו גם דרך לדרג אפשרויות שונות עבור כל מולקולה", אמר נינג. "זה לא הולך להחליף את הניסויים הנוכחיים מבוססי מעבדה, אבל זה יציע אפשרויות תרופות רבות וטובות יותר כך שניתן יהיה לתעדף ולמקד את הניסויים הרבה יותר מהר." כדי להמשיך ולבחון את יעילות ה-AI, הצוות של נינג ערך מחקר מקרה כדי לראות אם G2רטרו יכול לחזות במדויק ארבע תרופות שזה עתה שוחררו כבר במחזור: מיטאפיווט, תרופה המשמשת לטיפול באנמיה המוליטית; Tapinarof, המשמש לטיפול במחלות עור שונות; Mavacamten, תרופה לטיפול באי ספיקת לב מערכתית; ו-Oteseconazole, המשמש לטיפול בזיהומים פטרייתיים אצל נשים. G2רטרו הצליח ליצור בצורה נכונה בדיוק את אותם מסלולי סינתזה מוגנים בפטנט עבור תרופות אלו, וסיפקה מסלולי סינתזה חלופיים שהם גם מעשיים ושימושיים מבחינה סינתטית, אמר נינג. עמידה של מכשיר דינמי ויעיל כל כך לרשות המדענים עשויה לאפשר לתעשייה לייצר תרופות חזקות יותר בקצב מהיר יותר - אך למרות היתרון שבינה מלאכותית עשויה להעניק למדענים בתוך המעבדה, נינג מדגישה את התרופות G2עדיין צריך לאמת רטרו או כל יצירת בינה מלאכותית - תהליך שכולל את המולקולות שנוצרו נבדקות במודלים של בעלי חיים ובהמשך בניסויים בבני אדם. "אנחנו מאוד נרגשים לגבי AI גנרטיבי לרפואה, ואנו מחויבים לשימוש ב-AI בצורה אחראית כדי לשפר את בריאות האדם", אמר נינג.

בול זמן:

עוד מ ננוווק