Insilico Medicine a University of Toronto spolupracují na vývoji léků proti umělé inteligenci pro „neléčitelné“ cíle v oblasti rakoviny
Stručně
University of Toronto se spojila s Insilico Medicine na vývoji lékařských řešení poháněných umělou inteligencí pro „nevyléčitelné“ cíle v oblasti rakoviny.
Profesor Igor Stagljar z University of Toronto uzavřel partnerství s Insilico Medicine, společnost zabývající se objevováním léků řízenou umělou inteligencí, s cílem zaměřit se na „nevyléčitelné“ cíle v oblasti rakoviny – ty, na které konvenční terapeutika nebyla schopna reagovat.
Laboratoř používá testy založené na živých buňkách k testování účinnosti molekul navržených Insilico AI proti těmto neléčitelným cílům.
„Až 85 % všech lidských proteinů je považováno za „nevyléčitelné“, což znamená, že na ně nelze cílit pomocí standardního přístupu identifikace vazebného místa a navržení molekuly, která se na tuto kapsu naváže, aby vyvolala terapeutickou odpověď. Řekla to Petrina Kamya, vedoucí platforem AI a prezidentka Insilico Medicine Canada Metaverse Post.
„Ať je příčina jakákoli, data a AI nabídnout řešení. Umělá inteligence dokáže najít dříve nezveřejněné cíle – jako je mělká vazebná kapsa – a navrhnout novou molekulu, která ji může inhibovat, nebo navrhnout molekulu schopnou zasahovat do interakce protein-protein pomocí specifických parametrů, které jsme nastavili,“ dodala.
Stagljarova laboratoř se zaměřuje na identifikaci aberantních interakcí protein-protein (PPI), které přispívají k onemocněním, jako je rakovina, a považuje to za atraktivní možnost při vývoji léků.
Igor Stagljaar, biochemik a profesor molekulární genetiky na Torontské univerzitě, vysvětluje roli umělé inteligence a uvedl, že umělá inteligence využívá rozsáhlé soubory biologických dat a pokročilé algoritmy k identifikaci inhibitorů malých molekul pro náročné cíle. Nástroje AI analyzovat komplexní biologická data, jako jsou genomové sekvence a proteinové struktury, což napomáhá přesné identifikaci cíle.
„Předpovídají interakce molekul, zefektivňují výběr sloučenin a urychlují virtuální screening chemických knihoven. Analýza databází léků řízená umělou inteligencí navíc identifikuje příležitosti pro změnu účelu léků, což urychluje vývoj,“ dodal.
Oba týmy začínají s neléčitelným cílem – jako je KRAS, jeden z nejčastěji mutovaných rakovinných proteinů, který se kvůli jeho mělké kapse těžko léčí. Insilico využívá svou komplexní platformu umělé inteligence k „představování“ nových molekul, které jsou navrženy tak, aby inhibovaly tento obtížný cíl, které jsou optimalizovány tak, aby měly vlastnosti potřebné pro úspěšné léky – včetně metabolické stability, účinnosti a bezpečnosti.
„Dosáhli jsme velkého úspěchu pomocí naší platformy k navrhování nových způsobů léčby rakoviny pomocí umělé inteligence. Většina z 31 léků navržených pro umělou inteligenci v našem potrubí je v oblasti rakoviny – včetně inhibitoru KAT6 pro rakovinu prsu, který vedl k významné licenční smlouvě se skupinou Menarini, a inhibitoru USP1, určeného pro BRCA-mutantní nádory, které se také objevily v rakovina prsu, která byla předmětem významné dohody se společností Exelixis,“ řekla Petrina Kamya ze společnosti Insilico.
Testy živých buněk pohánějí objevování léků s integrací AI
V rámci této spolupráce se využívají dva testy včetně MaMTH-DS a SIMPL. MaMTH-DS je platforma pro screening léků na živých buňkách pro identifikaci a monitorování PPI, zatímco SIMPL používá split intein (typ proteinu s jedinečnými vlastnostmi, který se přirozeně vyskytuje v mnoha buňkách) jako senzor pro detekci PPI v jakémkoli lidském proteinu v libovolném buněčná linie.
"Tyto testy v kombinaci s InSilico Medicine's." s podporou AI nástroje, usnadňují rychlé generování nových chemických sloučenin s požadovanými farmakologickými vlastnostmi, včetně selektivity, účinnosti a vhodného ADME, čímž posouvají úsilí o objevování léků,“ řekl profesor Stagljar. Metaverse Post.
Testy na živých buňkách poskytují datum o tom, jak dobře se malá molekula váže v biologickém prostředí, stejně jako její buněčná permeabilita a toxicita, což nabízí výhody oproti tradičním testům ve zkumavce.
Navíc pomocí testů na živých buňkách mohou vědci rychle určit účinnost molekul navržených AI při inhibici specifických proteinových cílů, což potenciálně zkrátí proces validace léčiv ze 4–5 let na pouhé měsíce.
Odmítnutí odpovědnosti
V souladu s Pokyny k projektu Trust, prosím vezměte na vědomí, že informace uvedené na této stránce nejsou určeny a neměly by být vykládány jako právní, daňové, investiční, finanční nebo jakékoli jiné formy poradenství. Je důležité investovat jen to, co si můžete dovolit ztratit, a v případě pochybností vyhledat nezávislé finanční poradenství. Pro další informace doporučujeme nahlédnout do smluvních podmínek a také na stránky nápovědy a podpory poskytnuté vydavatelem nebo inzerentem. MetaversePost se zavázala poskytovat přesné a nezaujaté zprávy, ale podmínky na trhu se mohou bez upozornění změnit.
O autorovi
Kumar je zkušený technický novinář se specializací na dynamické průniky AI/ML, marketingové technologie a nově vznikající obory, jako jsou kryptoměny, blockchain a NFTs. S více než 3 lety zkušeností v oboru si Kumar vytvořil prokazatelné výsledky ve vytváření působivých příběhů, vedení zasvěcených rozhovorů a poskytování komplexních poznatků. Kumarova odbornost spočívá ve vytváření vysoce působivého obsahu, včetně článků, zpráv a výzkumných publikací pro prominentní průmyslové platformy. Díky jedinečné sadě dovedností, které kombinují technické znalosti a vyprávění příběhů, Kumar vyniká v komunikaci složitých technologických konceptů pro různé publikum jasným a poutavým způsobem.
Další články
Kumar je zkušený technický novinář se specializací na dynamické průniky AI/ML, marketingové technologie a nově vznikající obory, jako jsou kryptoměny, blockchain a NFTs. S více než 3 lety zkušeností v oboru si Kumar vytvořil prokazatelné výsledky ve vytváření působivých příběhů, vedení zasvěcených rozhovorů a poskytování komplexních poznatků. Kumarova odbornost spočívá ve vytváření vysoce působivého obsahu, včetně článků, zpráv a výzkumných publikací pro prominentní průmyslové platformy. Díky jedinečné sadě dovedností, které kombinují technické znalosti a vyprávění příběhů, Kumar vyniká v komunikaci složitých technologických konceptů pro různé publikum jasným a poutavým způsobem.
