باحثون يستخدمون التعلم العميق لتحديد أدوية جديدة

قام باحثون في معهد gwangju للعلوم والتكنولوجيا في كوريا بتطوير نموذج تعلم عميق جديد يمكنه التنبؤ بالارتباط بين الدواء والجزيء المستهدف. وقد قاد الفريق، الذي كان بقيادة أستاذ مساعد هو جونج نام وطالب دكتوراه إنغو لي، النموذج الجديد باسم “هوتس” (HoTS).

نشر البحث في مجلة المعلومات الكيميائية.

عملية اكتشاف الأدوية

تُختبر الأدوية في عملية اكتشاف الأدوية ل khảية ربطها أو التفاعل مع الجزيئات المستهدفة في الجسم. وقد أثبتت نماذج التعلم العميق أنها مفيدة في جعل هذه العملية أكثر فعالية، ولكن تنبؤاتها لا تظهر دائمًا تفسيرًا. لذلك أنشأ الفريق هوتس، الذي يتنبأ بتفاعلات دواء-جزيء مستهدف أفضل مع تفسير.

من المهم تحديد كيفية ربط الدواء بجزيئه المستهدف، ويتضمن ذلك عادةً محاذاة هيكل ثلاثي الأبعاد للدواء وبروتينه المستهدف في تكوينات مختلفة. يُطلق على هذا العملية “الرسو”. بعد ذلك، تكتشف المواقع المرتبطة المفضلة عن طريق تشغيل محاكاة الرسو مرارًا وتكرارًا مع مرشحين دوائيين متعددين لجزيء مستهدف. تعتمد نماذج التعلم العميق على تشغيل هذه المحاكاة.

نموذج هوتس

يمكن للنموذج الجديد التنبؤ بتفاعلات دواء-جزيء مستهدف (DTI) دون الحاجة إلى محاكاة أو هياكل ثلاثية الأبعاد.

“أولاً ، نعلم النموذج بشكل صريح أجزاء التسلسل البروتيني التي ستتفاعل مع الدواء باستخدام المعرفة السابقة” ، يشرح البروفيسور نام. “ثم يتم استخدام النموذج المدرب للاعتراف والتنبؤ بالتفاعلات بين الأدوية والبروتينات المستهدفة ، مما يوفر أداء تنبؤ أفضل. باستخدام ذلك ، بنينا نموذجًا يمكنه التنبؤ بمناطق ربط البروتينات المستهدفة وتفاعلاتها مع الأدوية دون مركب ثلاثي الأبعاد”.

لا يتعين على النموذج التعامل مع طول التسلسل البروتيني الكامل. بدلاً من ذلك ، يمكنه التنبؤ بناءً على أجزاء من البروتين التي تهم تفاعل DTI.

“علّمنا النموذج حيث يجب التركيز لضمان فهمه لأجزاء فرعية مهمة من البروتينات في التنبؤ بالتفاعل مع مرشحين دوائيين” ، يواصل البروفيسور نام.

هذا يسمح للنموذج بالتنبؤ بتفاعلات DTI بدقة أكبر من النماذج الحالية.

ستوفر هذه النتائج الجديدة نقطة بداية جيدة لمحاكاة الرسو المستقبلية للتنبؤ بمرشحين دوائيين جدد.

“هذا النموذج المستخدم في دراستنا سوف يجعل عملية اكتشاف الأدوية أكثر شفافية وأقل مخاطر وأقل تكلفة. هذا سوف يسمح للباحثين باكتشاف المزيد من الأدوية بنفس الميزانية والوقت” ، يختتم البروفيسور نام.