AI-ի վրա հիմնված հարթակը կարող է հեշտացնել դեղերի զարգացումը

Քեմբրիջի համալսարանի հետազոտողները մշակել են արհեստական ​​ինտելեկտի վրա հիմնված հարթակ, որը կտրուկ արագացնում է քիմիական ռեակցիաների կանխատեսումը, ինչը կարևոր քայլ է դեղերի հայտնաբերման գործում: Հեռանալով փորձարկման և սխալի ավանդական մեթոդներից՝ այս նորարարական մոտեցումը համատեղում է ավտոմատացված փորձերը մեքենայական ուսուցման հետ:

Այս առաջընթացը, որը վավերացվել է ավելի քան 39,000 դեղագործական նշանակություն ունեցող ռեակցիաների վրա, կարող է զգալիորեն պարզեցնել նոր դեղամիջոցների ստեղծման գործընթացը: Դոկտոր Էմմա Քինգ-Սմիթը Քեմբրիջի Քավենդիշ լաբորատորիայից ընդգծում է հնարավոր ազդեցությունը. «Ռեակտոմը կարող է փոխել մեր պատկերացումները օրգանական քիմիայի մասին»: Այս բեկումը՝ Pfizer-ի հետ համատեղ ջանքերով և ներկայացված է Բնության քիմիա, շրջադարձային կետ է դեղագործական նորարարության համար AI-ն օգտագործելու և քիմիական ռեակտիվության ավելի խորը ըմբռնման գործում:

Հասկանալով քիմիական «ռեակտոմը»

«Ռեակտոմ» տերմինը նշանակում է բեկումնային մոտեցում քիմիայում՝ արտացոլելով գենոմիկայի մեջ տեսած տվյալների կենտրոնացված մեթոդները: Այս նոր հայեցակարգը, որը մշակվել է Քեմբրիջի համալսարանի հետազոտողների կողմից, ներառում է ավտոմատացված փորձերի լայն զանգվածի օգտագործում՝ զուգորդված մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների հետ՝ կանխատեսելու, թե ինչպես են քիմիական նյութերը փոխազդում: Ռեակտոմը փոխակերպող գործիք է օրգանական քիմիայի ոլորտում, մասնավորապես՝ նոր դեղագործական արտադրանքների հայտնաբերման և արտադրության մեջ:

Մեթոդաբանությունը առանձնանում է տվյալների վրա հիմնված իր բնույթով, որը վավերացվել է համապարփակ տվյալների բազայի միջոցով, որը ներառում է ավելի քան 39,000 դեղագործական համապատասխան ռեակցիաներ: Նման հսկայական տվյալների բազան առանցքային է աննախադեպ արագությամբ քիմիական ռեակտիվության ըմբռնումը բարելավելու համար: Այն փոխում է պարադիգմը ավանդական, հաճախ ոչ ճշգրիտ հաշվարկային մեթոդներից, որոնք մոդելավորում են ատոմները և էլեկտրոնները, դեպի ավելի արդյունավետ, իրական աշխարհի տվյալների մոտեցման:

Բարձր թողունակության քիմիայի փոխակերպում AI Insights-ով

Reactome-ի արդյունավետության մեջ կենտրոնական նշանակություն ունի բարձր թողունակության, ավտոմատացված փորձերի դերը: Այս փորձերը մեծ նշանակություն ունեն ռեակտոմի ողնաշարը կազմող ծավալուն տվյալների ստեղծման համար: Արագորեն իրականացնելով բազմաթիվ քիմիական ռեակցիաներ՝ նրանք ապահովում են հարուստ տվյալների բազա՝ AI ալգորիթմների վերլուծության համար:

Դոկտոր Ալֆա Լին, ով ղեկավարել է հետազոտությունը, լույս է սփռում այս մոտեցման վրա: «Մեր մեթոդը բացահայտում է ռեակցիայի բաղադրիչների և արդյունքների միջև թաքնված հարաբերությունները», - բացատրում է նա: Ռեակցիայի տարբեր տարրերի փոխազդեցության այս պատկերացումը վճռորոշ է քիմիական գործընթացների բարդությունների վերծանման համար:

Նախնական բարձր թողունակությամբ փորձարարական արդյունքների զուտ դիտարկումից անցումը քիմիական ռեակցիաների ավելի խորը, AI-ի վրա հիմնված ըմբռնմանը նշանավորում է ոլորտում զգալի թռիչք: Այն ցույց է տալիս, թե ինչպես AI-ի ինտեգրումը ավանդական քիմիական փորձերի հետ կարող է բացահայտել բարդ օրինաչափություններ և հարաբերություններ՝ ճանապարհ հարթելով ավելի ճշգրիտ կանխատեսումների և դեղերի զարգացման արդյունավետ ռազմավարությունների համար:

Ըստ էության, քիմիական «ռեակտոմը» մեծ քայլ է ներկայացնում արհեստական ​​ինտելեկտի կիրառման գործում՝ բացահայտելու քիմիական ռեակտիվության առեղծվածները: Այս նորարարական մոտեցումը, փոխակերպելով, թե ինչպես ենք մենք հասկանում և կանխատեսում քիմիական փոխազդեցությունները, տեւական ազդեցություն կունենա դեղագործության ոլորտում և դրանից դուրս:

Դեղերի դիզայնի առաջխաղացում մեքենայական ուսուցմամբ

Քեմբրիջի համալսարանի թիմը նշանակալի թռիչք է կատարել դեղերի նախագծման մեջ՝ մշակելով մեքենայական ուսուցման մոդել, որը հարմարեցված է ֆունկցիոնալացման վերջին փուլի ռեակցիաներին: Դեղերի ձևավորման այս ասպեկտը շատ կարևոր է, քանի որ այն ներառում է մոլեկուլի հիմքում հատուկ փոխակերպումներ մտցնելը: Մոդելի առաջընթացը կայանում է նրանում, որ նա կարող է հեշտացնել այս փոփոխությունները ճշգրիտ կերպով, ինչը նման է մոլեկուլի դիզայնի վերջին րոպեին ճշգրտումներ կատարելուն՝ առանց այն ի սկզբանե վերակառուցելու:

Մարտահրավերները, որոնք սովորաբար կապված են վերջին փուլի ֆունկցիոնալացման հետ, հաճախ ներառում են մոլեկուլի ամբողջությամբ վերակառուցումը, գործընթաց, որը համեմատելի է իր հիմնադրման օրվանից տան վերակառուցման հետ: Այնուամենայնիվ, թիմի մեքենայական ուսուցման մոդելը փոխում է այս պատմությունը՝ թույլ տալով քիմիկոսներին ուղղել բարդ մոլեկուլները ուղղակիորեն դրանց հիմքում: Այս հնարավորությունը հատկապես կարևոր է բժշկության նախագծման մեջ, որտեղ հիմնական տատանումները կարևոր են:

Ընդլայնելով քիմիայի հորիզոնները

Մեքենայական ուսուցման այս մոդելի մշակման հիմնական մարտահրավերը տվյալների սակավությունն էր, քանի որ ուշ փուլի ֆունկցիոնալացման ռեակցիաները համեմատաբար քիչ են հաղորդվում գիտական ​​գրականության մեջ: Այս խոչընդոտը հաղթահարելու համար հետազոտական ​​թիմը կիրառեց նոր մոտեցում՝ մոդելի նախնական ուսուցում սպեկտրոսկոպիկ տվյալների մեծ զանգվածի վրա: Այս մեթոդը արդյունավետորեն «սովորեցրեց» մոդելին քիմիայի ընդհանուր սկզբունքները նախքան այն ճշգրտելը բարդ մոլեկուլային փոխակերպումները կանխատեսելու համար:

Մոտեցումը հաջող է ապացուցել՝ հնարավորություն տալով մոդելին ճշգրիտ կանխատեսումներ անել, թե որտեղ է մոլեկուլը արձագանքելու և ինչպես է փոխվում ռեակցիայի վայրը տարբեր պայմաններում: Այս առաջընթացը կարևոր է, քանի որ այն թույլ է տալիս քիմիկոսներին ճշգրտորեն կարգավորել մոլեկուլի միջուկը՝ բարձրացնելով դեղերի նախագծման արդյունավետությունն ու ստեղծագործականությունը:

Դոկտոր Ալֆա Լին խոսում է այս մոտեցման ավելի լայն հետևանքների մասին: «Մեր մեթոդը լուծում է քիմիայի հիմնարար մարտահրավերը ցածր տվյալների վրա», - ասում է նա: Այս բեկումը չի սահմանափակվում միայն ուշ փուլի ֆունկցիոնալիզացիայով. այն ճանապարհ է հարթում քիմիայի տարբեր ոլորտներում ապագա առաջընթացի համար:

Քեմբրիջի համալսարանի թիմի կողմից մեքենայական ուսուցման ինտեգրումը քիմիական հետազոտության մեջ զգալի առաջընթաց է ներկայացնում դեղերի դիզայնի ավանդական խոչընդոտների հաղթահարման գործում: Այն նոր հնարավորություններ է բացում դեղագործության զարգացման մեջ ճշգրտության և նորարարության համար՝ ազդարարելով նոր դարաշրջան քիմիայի ոլորտում: