Использование генеративного ИИ для создания более эффективных и эффективных лекарств

Использование генеративного ИИ для создания более эффективных и эффективных лекарств

Отметка времени: 30 мая 2023 г., 3:33
Исходный узел: 2689030
30 мая 2023 г. (Новости Наноуэрк) Хотя фармацевтической промышленности могут потребоваться годы для создания лекарств, способных лечить или излечивать болезни человека, новое исследование предполагает, что использование генеративных искусственный интеллект может значительно ускорить процесс разработки лекарств. Сегодня большая часть открытий лекарств осуществляется химиками, которые полагаются на свои знания и опыт, чтобы выбрать и синтезировать правильные молекулы, необходимые для того, чтобы стать безопасными и эффективными лекарствами, от которых мы зависим. Чтобы определить пути синтеза, ученые часто используют технику, называемую ретросинтезом, — метод создания потенциальных лекарств, работая в обратном направлении от нужных молекул и ища химические реакции для их получения. Тем не менее, поскольку просеивание миллионов потенциальных химических реакций может быть чрезвычайно сложной и трудоемкой задачей, исследователи из Университета штата Огайо создали структуру искусственного интеллекта под названием G.2Ретро, ​​чтобы автоматически генерировать реакции для любой заданной молекулы. Новое исследование показало, что по сравнению с текущими методами ручного планирования эта структура способна охватить огромный диапазон возможных химических реакций, а также точно и быстро определить, какие реакции лучше всего подходят для создания данной молекулы лекарства. «Использование ИИ для вещей, имеющих решающее значение для спасения человеческих жизней, таких как медицина, — это то, на чем мы действительно хотим сосредоточиться», — сказал Ся Нин, ведущий автор исследования и доцент кафедры компьютерных наук и инженерии в штате Огайо. «Наша цель состояла в том, чтобы использовать ИИ для ускорения процесса разработки лекарств, и мы обнаружили, что он не только экономит время и деньги исследователей, но и предоставляет кандидаты в лекарства, которые могут иметь гораздо лучшие свойства, чем любые молекулы, существующие в природе». Это исследование основано на предыдущем исследовании Нинг, где ее команда разработала метод под названием Modof, способный создавать молекулярные структуры, обладающие желаемыми свойствами лучше, чем любые существующие молекулы. «Теперь возникает вопрос, как создавать такие сгенерированные молекулы, и именно здесь блестит это новое исследование», — сказал Нин, также доцент биомедицинской информатики в Медицинском колледже. Исследование было опубликовано в журнале Коммуникационная химия ("G2Ретро как двухшаговая графовая генеративная модель для прогнозирования ретросинтеза"). Команда Нина тренировала G2Ретро на наборе данных, содержащем 40,000 1976 химических реакций, собранных в период с 2016 по XNUMX год. Фреймворк «учится» на графических представлениях заданных молекул и использует глубокие нейронные сети для создания возможных структур реагентов, которые можно использовать для их синтеза. Его генерирующая сила настолько впечатляет, что, по словам Нина, получив молекулу G2Retro мог предложить сотни новых прогнозов реакции всего за несколько минут. «Наш генеративный метод искусственного интеллекта G2Retro может предоставить несколько различных путей и вариантов синтеза, а также способ ранжировать различные варианты для каждой молекулы», — сказал Нин. «Это не заменит текущие лабораторные эксперименты, но предложит больше и лучшие варианты лекарств, чтобы эксперименты можно было расставить по приоритетам и сфокусировать гораздо быстрее». Чтобы еще больше проверить эффективность ИИ, команда Нина провела тематическое исследование, чтобы выяснить, действительно ли G2Retro смог точно предсказать четыре недавно выпущенных лекарства, уже находящихся в обращении: Митапиват, лекарство, используемое для лечения гемолитической анемии; Тапинароф, который используется для лечения различных кожных заболеваний; Мавакамтен, препарат для лечения системной сердечной недостаточности; и отесеконазол, используемый для лечения грибковых инфекций у женщин. г2По словам Нина, Retro смогла правильно создать точно такие же запатентованные пути синтеза для этих лекарств и предоставила альтернативные пути синтеза, которые также осуществимы и полезны в синтетическом отношении. Имея в распоряжении ученых такое динамичное и эффективное устройство, индустрия могла бы быстрее производить более сильные лекарства.2Ретро или любой генеративный ИИ все еще нуждается в проверке — процесс, который включает в себя испытания созданных молекул на животных моделях, а затем и на людях. «Мы очень рады генеративному ИИ для медицины и стремимся ответственно использовать ИИ для улучшения здоровья человека», — сказал Нин.

Отметка времени:

Больше от нанотехнология