Kako se umjetna inteligencija koristi za otkrivanje novih namjena za droge

DROGA KOJI ZNAKOVI OTKRIVAJU DA JE NEKO KORISTIO DROGU I KOJU - RODITELJI OPREZ

DROGA KOJI ZNAKOVI OTKRIVAJU DA JE NEKO KORISTIO DROGU I KOJU - RODITELJI OPREZ
Anonim

U svakom trenutku farmaceutske tvrtke imaju veliku biblioteku spojeva i nemaju pojma što s njima. Skriven u širokim zbirkama sintetičkih i teoretskih banaka lijekova, skrivaju skrivene dragulje - lijekove za liječenje možda čak i najrazornijih bolesti - ali njihovo identificiranje je bol: testiranje može potrajati godinama, čak desetljećima, a često ni istraživači nisu sigurni što tražite. Ono što im je potrebno je način da se sortira kroz gluposti - i sada, izgleda da umjetna inteligencija može pomoći.

Znanstvenici iz Insilico Medicine, bioinformatičke tvrtke, shvatili su kako podučavati A.I. predvidjeti terapijsku upotrebu novih lijekova prije nego što se i testiraju. Objavljivanje njihovog rada danas u časopisu Molecular Pharmaceutics, oni raspravljaju o svom A.I. režimu vježbanja, koji uključuje uzimanje ogromnih količina podataka iz pokusa na ljudskim stanicama pomoću poznatih lijekova. Sve u svemu, prikupljeni su eksperimentalni podaci o 678 lijekova i učincima koji su imali na ekspresiju gena u tri vrste ljudskih stanica.

Tijekom vremena, A.I. razvila impresivnu sposobnost da predvidi što je učinilo lijek korisnim, postižući točnost od 54,6 posto u identificiranju jednog od 12 terapijskih primjena lijekova. Iako se mogu činiti kao mali koraci, oni predstavljaju veliki korak za istraživače, koji bi inače morali predvidjeti kroz zamorno eksperimentiranje.

Čak su i "pogrešne" odgovore A.I. bile korisne, ukazujući na sekundarnu uporabu lijekova koje istraživači nisu ni razmatrali.

„Svijet umjetne inteligencije ubrzano se razvija i utječe na svaki aspekt našeg svakodnevnog života“, kaže dr. Alex Zhavoronkov, direktor tvrtke Insilico Medicine. “I uskoro će se taj napredak osjetiti u farmaceutskoj industriji. Uspostavili smo podružnicu Pharma.AI kako bismo farmaceutskim tvrtkama pomogli da značajno ubrzaju svoje istraživanje i razvoj i povećaju broj odobrenih lijekova, no u procesu smo pronašli više od 800 snažnih hipoteza u onkologiji, kardiovaskularnom, metaboličkom i CNS prostoru te započeli osnovnu validaciju. ”

"Oprezni smo u donošenju snažnih izjava, ali ako ovaj pristup djeluje, uberirat će farmaceutsku industriju i generirati neviđeni broj QALY-a."

Dok je studija bila dokaz koncepta da bi se AI-i mogli koristiti za identifikaciju droga pomoću genetskih podataka, ona je učinkovito stvorila cjevovod za otkrivanje droga - što je Alex Aliper, dr. Sc., Glavni autor studije i Insilico Medicine Predviđanje AI-a moglo bi ubrzati pretkliničku fazu lijekova - to jest, utvrditi je li lijek otrovan za stanice u posudi i stanicama unutar tijela - potencijalno udvostručujući broj lijekova klinički.