약물 발견 속도를 높이기 위해 AI로 결합 효율을 계산하는 연구자들의 목표

MIT 연구진은 최근 약물 발견을 가속화하기 위해 약물의 분자 결합 친화도를 평가하는 데 사용되는 계산의 속도를 높이는 새로운 AI 기반 기술을 개발했습니다.

약물은 설계된 작업을 수행하기 위해 단백질에 붙어 있어야 합니다. 약물의 단백질 결합 능력을 평가하는 것은 약물 발견 및 스크리닝 과정의 주요 부분입니다. 기계 학습 기술을 사용하면 이 중요한 약물 속성을 평가하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다.

새로운 약물 평가 기술을 개발한 MIT 연구진은 이를 DeepBAR라고 부릅니다. DeepBAR는 기계 학습 알고리즘과 전통적인 화학 계산을 결합합니다. DeepBAR는 주어진 후보 약물과 그 약물의 목표 단백질의 결합 잠재력을 계산합니다. 새로운 분석 기술은 전통적인 방법보다 훨씬 더 빠르게 약물의 결합 능력을 평가할 수 있습니다.

약물의 결합 잠재력은 결합 자유 에너지라는 지수로 양적화됩니다. 더 작은 숫자는 더 큰 결합 잠재력을 나타냅니다. 낮은 결합 자유 에너지 점수는 약물이 다른 분자와 경쟁하여 그 역할을 수행하고 단백질의 정상적인 기능을 방해할 수 있는 능력이 뛰어나다는 것을 의미합니다. 약물 후보의 결합 자유 에너지와 약물의 효과성 사이에는 높은 상관관계가 있습니다. 그러나 결합 자유 에너지를 측정하는 것은 khá 어렵습니다.

결합 자유 에너지를 측정하는 두 가지 일반적인 방법이 있습니다. 하나는 결합 자유 에너지의 정확한 양을 계산하는 방법이고, 다른 하나는 결합 자유 에너지의 양을 추정하는 방법입니다. 추정은 정확한 측정보다 계산적으로 덜 비용이 많이 들지만 명확하게 정확도에 대한 트레이드오프가 있습니다.

DeepBAR 방법은 정확한 측정 방법보다 계산적으로 훨씬 더 빠르면서도 높은 정확도의 결합 에너지 추정치를 제공합니다. DeepBAR는 “Bennett 수용 비율”을 사용합니다. 이는 결합 자유 에너지를 계산하는 데 일반적으로 사용되는 알고리즘입니다. Bennett 수용 비율은 두 개의 기준/종료 상태와 여러 중간 상태(부분 결합 상태)를 사용해야 합니다. DeepBAR 접근 방식은 Bennett 수용 비율과 기계 학습 프레임워크 및 딥 생성 모델을 함께 사용하여 결합 에너지 추정에 필요한 계산 수를 줄이려고 합니다. 기계 학습 모델은 각 종료점에 대한 참조 상태를 생성하며, 이러한 종료점은 실제 종료점과 충분히 정확하여 Bennett 수용 비율을 적용할 수 있습니다.

MIT 연구진이 설계한 딥 생성 모델은 컴퓨터 비전 기술을 기반으로 합니다. 본질적으로, DeepBAR는 분석하는 모든 분자 구조를 이미지로 취급하여 “이미지”의 특징을 학습합니다. 연구진은 3D 구조를 분석하기 위해 알고리즘을 약간 수정해야 했습니다. 컴퓨터 비전 알고리즘은 일반적으로 2D 이미지에서 작동합니다.

초기 테스트에서 DeepBAR는 전통적인 기술보다 약 50배 빠르게 결합 자유 에너지를 계산할 수 있었습니다. 그러나 모델에 대한 작업이 여전히 남아 있습니다. 더 복잡한 실험 데이터에 대해 유효성을 검증해야 하며, 초기 테스트에서는 비교적 간단한 데이터만 사용했습니다. MIT 연구진은 최근 컴퓨터 과학의 발전을 사용하여 DeepBAR의 대규모 단백질에 대한 결합 자유 에너지 계산 능력을 향상시키고자 합니다.

DeepBAR는 약물 발견 파이프라인의 속도를 높이기 위해 AI를 적용하려는 첫 번째 시도는 아닙니다. 다른 많은 연구 프로젝트도 약물 발견 파이프라인의 효율성을 높이고 자동화하기 위해 AI를 사용했습니다. 그러나 이러한 전략의 효과를 제한하는 자연스러운 병목 현상이 있을 수 있습니다.

Derek Lowe는 최근 ScienceMag.org의 블로그에서 약물 발견의 속도를 높이기 위해 올바른 문제를 해결하는 것이 중요하다고 주장했습니다. 약물의 임상적 효과와 안전성을 평가하는 것은 상당한 시간이 걸리는 과정이며, 임상 실패율을 줄이기 위해 AI를 사용하는 방법을 찾는 것은 어렵습니다. 궁극적으로, AI 방법이 약물 발견에서 절약할 수 있는 시간에 대한 하한선이 있을 수 있습니다. 적어도 AI가 임상 평가 과정에 의미 있게 통합될 때까지는如此입니다. 그러나 개선은 개선이며, DeepBAR와 같은 연구가 더 많이 수행될수록, 과학자들은 약물 발견 파이프라인의 다른 영역에서 AI를 사용하는 방법을 고려할 시간을 더 가질 수 있습니다. 결국, 약물 발견에서 AI를 사용하여 절약할 수 있는 시간에는 하한선이 있을 수 있지만, 개선은 개선이며, 과학자들은 약물 발견 파이프라인의 다른 영역에서 AI를 사용하는 방법을 고려할 수 있는 시간을 더 가질 것입니다. 이러한 연구가 더 많이 수행될수록, 과학자들은 약물 발견 파이프라인의 다른 영역에서 AI를 사용하는 방법을 더 많이 고려할 수 있을 것입니다. 이러한 연구가 더 많이 수행될수록, 과학자들은 약물 발견 파이프라인의 다른 영역에서 AI를 사용하는 방법을 더 많이 고려할 수 있을 것입니다. 이러한 연구가 더 많이 수행될수록, 과학자들은 약물 발견 파이프라인의 다른 영역에서 AI를 사용하는 방법을 더 많이 고려할 수 있을 것입니다. 이러한 연구가 더 많이 수행될수록, 과학자들은 약물 발견 파이프라인의 다른 영역에서 AI를 사용하는 방법을 더 많이 고려할 수 있을 것입니다. 이러한 연구가 더 많이 수행될수록, 과학자들은 약물 발견 파이프라인의 다른 영역에서 AI를 사용하는 방법을 더 많이 고려할 수 있을 것입니다. 이러한 연구가 더 많이 수행될수록, 과학자들은 약물 발견 파이프라인의 다른 영역에서 AI를 사용하는 방법을 더 많이 고려할 수 있을 것입니다. 이러한 연구가 더 많이 수행될수록, 과학자들은 약물 발견 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