Tehisintellekt ka uute ravimite väljatöötamiseks

Zürichi föderaalse tehnoloogiainstituudi teadlased on välja töötanud aTehisintellekt mis on võimelised arengut märkimisväärselt kiirendama uued ravimid ja olemasolevate optimeerimiseks.

ETH tehisintellekt suudab tuvastada, millises karkassimolekulide punktis on võimalik välja töötada uusi aktiivseid koostisosi, ning suudab määrata ka optimaalsed tingimused. keemilised reaktsioonid taotlused on edukad.

Le ennustamisvõimet uue mudeli puhul on üllatav: juba teadaolevate ravimimolekulide laboris kontrollitud AI ennustused osutusid õigeks viiel juhul kuuest.

Keemia suur 100 ja maailmamajanduse väljakutsed
Uute ravimite väljatöötamine, tänu keemiale täiustatud raamatukogud

Uute ravimite süntees tõelise revolutsiooni suunas

Tänaseks tuvastada ja toota uued ravimid ja toimeained tuli läbida pikk katsetee, mis koosnes hüpoteesidest, katsetest ja vigadest: ajaliselt ja ressursilt väga kallis ning tupikteid täis tee.

Üldiselt kasutavad keemikud uute farmakoloogiliselt aktiivsete molekulide tootmiseks sünteesimeetodid saadud juba teadaolevatest keemilistest reaktsioonidest ja seejärel katsetada kõiki neid meetodeid laborikatsete abil.

Tänapäeval on agaTehisintellekt lubab arenguid, mis veel paar aastat tagasi olid mõeldamatudja uued tehnoloogiad leiavad rakendust ka uute ravimite sünteesi valdkonnas. Teadlased ETH Zürichist ja teadlased Roche Pharma teadusuuringud ja varajane arendus on välja töötanud AI mudeli, mis aitab määrata parima sünteesimeetodi ja võib näidata ka selle õnnestumise tõenäosust.

"Meie meetod võib märkimisväärselt vähendada vajalike laborikatsete arvu“, Selgitab ta Kenneth Atz, Zürichi ETH Farmaatsiateaduste Instituudi doktorant, kes koos professoriga Gisbert Schneider, töötas välja AI mudeli.

MSD, Hollandi ravimisektor muutub roheliseks
Kõhus on "spioon" ja see on anduri funktsioonidega plaaster

Kuidas sünnivad uued ravimid: karkassid ja funktsionaalsed rühmad

Il AI mudel uute ravimite sünteesi on praeguseks testitud keemilise reaktsiooniga borüülimine, üks neist "juba teadaolevatest reaktsioonidest", mida kasutatakse uute toimeainete tootmiseks. Need koosnevad üldiselt atellingud millega on seotud nn funktsionaalsed rühmad nagu amiidid (näiteks paratsetamool) ja alkoholid (näiteks glütseriin).

Need tellingud, või tapalava, toetavad funktsionaalrühmi ja hoiavad neid õiges asendis, et nad toimiksid teatud viisil. Karkassid koosnevad aga peamiselt aatomitest süsinik ja vesinik, mis muudab need kõike muud kui reaktiivseks: sideme saamine funktsionaalsete aatomitega, nagu lämmastik, hapnik või kloor, pole üldsegi ilmne.

Et olla edukas nende võlakirjade loomisel, peate seda tegema keemiliselt aktiveerida tellingud kõrvalekallete reaktsioonide kaudu. Borüülimine on üks nendest aktiveerimismeetoditest: see seisneb boori sisaldava keemilise rühma sidumises karkassi süsinikuaatomiga ja selle mugavas asendamises teise farmakoloogiliselt efektiivse rühmaga.

Vesi, rohi ja inimkond: tehisintellekti kognitiivsed piirid
Uus arvutipõhine patsiendirekord: täiskiirusel Šveitsis

Tehisintellekt siseneb laborisse võidukalt

Üks võimalus toota uusi ravimeid ja olemasolevate täiustamine seisneb funktsionaalrühmade paigutamises uued istmed tellingutel: Zürichi föderaalse tehnoloogiainstituudi teadlaste välja töötatud tehisintellekt hoolitseb selle sammu lihtsustamise eest. Mudel suudab tuvastada uusi võimalikke lisakohti ja määrata optimaalsed tingimused aktiveerimisreaktsiooni õnnestumiseks.

Esialgne idee, selgitavad nad, oli võtta teaduskirjanduses kirjeldatud reaktsioonid ja kasutada neid treenida tehisintellekti mudelit kasutada võimalikult paljude borüülimiskohtade tuvastamiseks uutel molekulidel.

"Kuigi borüülimisel on suur potentsiaal, on reaktsiooni laboris raske kontrollida"selgitab Atz, "seepärast tõi meie maailmakirjanduse põhjalik otsimine päevavalgele vaid veidi üle 1.700 selleteemalise teadusartikli”. Tehisintellekti mudelisse sisestatavate andmete kvaliteedi tagamiseks ahendas meeskond allikaid 38 eriti usaldusväärse dokumendini, mis kirjeldavad kokku 1.380 borüülimisreaktsiooni.

Seejärel integreeriti teaduskirjanduse tulemused hinnangutega Laboris viidi läbi 1.000 reaktsiooni mida haldab Roche'i meditsiinilise keemia uurimisosakond, mis võimaldab keemilisi reaktsioone läbi viia milligrammi skaalal ja analüüsida samaaegselt. “Labori automatiseerimise kombineerimisel tehisintellektiga on tohutu potentsiaal"Ta selgitab David Nippa, Roche'i doktorant, "võib oluliselt suurendada keemilise sünteesi efektiivsust ja samal ajal parandada seda jätkusuutlikkuse".

Uuenduslik insulditeraapia tänu Šveitsi meditsiinile
Segadus ja kontroll tehisintellekti ajal

Suurepärane ennustusvõime, eriti 3D-andmete puhul

AI-mudel näitas teaduskirjandusest ja laboratoorsetest testidest eraldatud andmete kogumit. üllatav ennustamisvõime: tema ennustusi kontrolliti kuue juba teadaoleva ravimimolekuli abil ja aastal viis juhtumit kuuest laboriuuringud kinnitasid planeeritud lisaasukohad.
Mudel oli võrdselt usaldusväärne ka karkassil olevate kohtade tuvastamisel, kus aktiveerimine pole võimalik, ja määras kindlaks optimaalsed tingimused aktiveerimisreaktsioonid.

Prognoosid paranesid veelgi, kui mudelil oli juurdepääs 3D teave molekulide peal lähtepunkt, mitte ainult nende keemiline valem: "Näib, et mudel arendab omamoodi kolmemõõtmelist keemilist arusaama"selgitab Atz.

Polütehnikumi noor doktorant töötab nüüd tehisintellekti teadlasena Roche'is meditsiinilise keemia alal: "Väga põnev on töötada akadeemilise tehisintellekti uurimise ja labori automatiseerimise vahelisel liidesel., on selgitanud, “Ja on rõõm, et saame seda kõike parima sisu ja meetoditega edasi viia".

Tulevikukeemia: tööstuse uued väljakutsed jätkusuutlikkusele
Enneolematu sünteetiline plaaster sisemiste haavade tihendamiseks