Платформа на основі ШІ може оптимізувати розробку ліків

Дослідники з Кембриджського університету розробили платформу на основі ШІ, яка значно прискорює прогнозування хімічних реакцій, що є вирішальним кроком у відкритті ліків. Відходячи від традиційних методів проб і помилок, цей інноваційний підхід поєднує автоматизовані експерименти з машинним навчанням.

Цей прогрес, підтверджений понад 39,000 XNUMX фармацевтично значущими реакціями, може значно спростити процес створення нових ліків. Доктор Емма Кінг-Сміт з Кавендішської лабораторії в Кембриджі підкреслює потенційний вплив: «Реактом може змінити наше уявлення про органічну хімію». Цей прорив став результатом співпраці з Pfizer і представлений у Хімія природи, знаменує поворотний момент у використанні ШІ для фармацевтичних інновацій і глибшого розуміння хімічної реактивності.

Розуміння хімічного «реактома»

Термін «реактом» означає новаторський підхід у хімії, що відображає орієнтовані на дані методи, які можна побачити в геноміці. Ця нова концепція, розроблена дослідниками Кембриджського університету, передбачає використання широкого спектру автоматизованих експериментів у поєднанні з алгоритмами машинного навчання для прогнозування взаємодії хімічних речовин. Реактом є трансформаційним інструментом у сфері органічної хімії, зокрема у відкритті та виробництві нових фармацевтичних препаратів.

Методологія вирізняється своєю природою, що керується даними, перевіреними за допомогою всебічного набору даних, що включає понад 39,000 XNUMX фармацевтично значущих реакцій. Такий величезний набір даних має ключове значення для покращення розуміння хімічної реакційної здатності безпрецедентними темпами. Це змінює парадигму від традиційних, часто неточних обчислювальних методів, які імітують атоми та електрони, до ефективнішого підходу до реальних даних.

Перетворення високопродуктивної хімії за допомогою AI Insights

Ключовою для ефективності реактома є роль високопродуктивних автоматизованих експериментів. Ці експерименти відіграють важливу роль у створенні великої кількості даних, які утворюють основу реактома. Швидко проводячи безліч хімічних реакцій, вони забезпечують багатий набір даних для аналізу алгоритмами ШІ.

Доктор Альфа Лі, який керував дослідженням, проливає світло на роботу цього підходу. «Наш метод розкриває приховані зв’язки між компонентами реакції та результатами», — пояснює він. Це розуміння взаємодії різних елементів у реакції має вирішальне значення для розшифровки складності хімічних процесів.

Перехід від простого спостереження початкових високопродуктивних експериментальних результатів до глибшого розуміння хімічних реакцій, керованого штучним інтелектом, знаменує значний стрибок у цій галузі. Це ілюструє, як інтеграція штучного інтелекту з традиційними хімічними експериментами може розкрити складні закономірності та взаємозв’язки, відкриваючи шлях для більш точних прогнозів і ефективних стратегій розробки ліків.

По суті, хімічний «реактом» є важливим кроком у використанні ШІ для розгадки таємниць хімічної реактивності. Цей інноваційний підхід, змінюючи те, як ми розуміємо та прогнозуємо хімічні взаємодії, матиме тривалий вплив на сферу фармацевтики та за її межами.

Удосконалення дизайну ліків за допомогою машинного навчання

Команда з Кембриджського університету зробила значний стрибок у дизайні ліків, розробивши модель машинного навчання, розроблену для реакцій функціональності на пізніх стадіях. Цей аспект дизайну ліків має вирішальне значення, оскільки він передбачає введення специфічних перетворень у ядро ​​молекули. Прорив моделі полягає в її здатності точно сприяти цим змінам, схожим на внесення коригувань дизайну молекули в останню хвилину без необхідності її перебудови з нуля.

Проблеми, які зазвичай пов’язані з функціоналізацією на пізній стадії, часто включають повну перебудову молекули – процес, який можна порівняти з реконструкцією будинку з його фундаменту. Однак модель машинного навчання команди змінює цей наратив, дозволяючи хімікам налаштовувати складні молекули безпосередньо в їх ядрі. Ця можливість особливо важлива в дизайні медицини, де ключові варіації є вирішальними.

Розширення кругозору хімії

Ключовою проблемою при розробці цієї моделі машинного навчання була нестача даних, оскільки реакції функціоналізації на пізній стадії відносно мало повідомляються в науковій літературі. Щоб подолати цю перешкоду, дослідницька група застосувала новий підхід: попереднє навчання моделі на великій кількості спектроскопічних даних. Цей метод ефективно «навчив» модель загальним хімічним принципам перед її тонким налаштуванням для передбачення складних молекулярних перетворень.

Цей підхід виявився успішним, дозволяючи моделі робити точні прогнози щодо того, де молекула реагує та як місце реакції змінюється за різних умов. Цей прогрес є критично важливим, оскільки він дозволяє хімікам точно налаштовувати ядро ​​молекули, підвищуючи ефективність і креативність у розробці ліків.

Доктор Альфа Лі говорить про ширші наслідки цього підходу. «Наш метод вирішує фундаментальну проблему нестачі даних у хімії», — каже він. Цей прорив не обмежується функціоналізацією на пізній стадії; це прокладає шлях для майбутніх досягнень у різних областях хімії.

Інтеграція машинного навчання в хімічні дослідження командою Кембриджського університету є значним кроком у подоланні традиційних бар’єрів у розробці ліків. Це відкриває нові можливості для точності та інновацій у фармацевтичних розробках, проголошуючи нову еру в галузі хімії.