Insilico Medicine und die University of Toronto arbeiten gemeinsam an der Entwicklung von KI-Medikamenten für „nicht behandelbare“ Krebsziele
In Kürze
Die University of Toronto hat sich mit Insilico Medicine zusammengetan, um KI-gestützte medizinische Lösungen für „nicht behandelbare“ Krebsziele zu entwickeln.
Der Professor der University of Toronto, Igor Stagljar, ist eine Partnerschaft mit eingegangen Insilico Medizin, ein KI-gesteuertes Arzneimittelforschungsunternehmen, das auf „nicht behandelbare“ Krebsziele abzielt – solche, die mit herkömmlichen Therapeutika nicht angegangen werden können.
Das Labor verwendet lebende zellbasierte Tests, um die Wirksamkeit der von Insilico entwickelten KI-Moleküle gegen diese nicht behandelbaren Ziele zu testen.
„Bis zu 85 % aller menschlichen Proteine gelten als „nicht behandelbar“, was bedeutet, dass sie nicht mit dem Standardansatz, eine Bindungsstelle zu identifizieren und ein Molekül zu entwerfen, das an diese Tasche bindet, um eine therapeutische Reaktion auszulösen, angegriffen werden können.“ Petrina Kamya, Leiterin von AI Platforms und Präsidentin von Insilico Medicine Canada, sagte Metaverse Post.
„Was auch immer die Ursache, Daten und AI eine Lösung anbieten. KI kann bisher unbekannte Ziele finden – etwa eine flache Bindungstasche – und ein neues Molekül entwerfen, das es hemmen kann, oder ein Molekül entwerfen, das mithilfe der von uns festgelegten spezifischen Parameter in die Protein-Protein-Interaktion eingreifen kann“, fügte sie hinzu.
Stagljars Labor konzentriert sich auf die Identifizierung abweichender Protein-Protein-Interaktionen (PPIs), die zu Krankheiten wie Krebs beitragen, und er hält dies für eine attraktive Option in der Arzneimittelentwicklung.
Igor Stagljaar, Biochemiker und Professor für Molekulargenetik an der Universität Toronto, erläuterte die Rolle der KI und sagte, dass KI umfangreiche biologische Datensätze und fortschrittliche Algorithmen nutzt, um niedermolekulare Inhibitoren für anspruchsvolle Ziele zu identifizieren. AI-Werkzeuge Analysieren Sie komplexe biologische Daten wie Genomsequenzen und Proteinstrukturen und helfen Sie so bei der präzisen Zielidentifizierung.
„Sie sagen Molekülwechselwirkungen voraus, optimieren die Auswahl von Verbindungen und beschleunigen das virtuelle Screening chemischer Bibliotheken. Darüber hinaus identifiziert die KI-gesteuerte Analyse von Arzneimitteldatenbanken Möglichkeiten zur Umnutzung von Arzneimitteln und beschleunigt so die Entwicklung“, fügte er hinzu.
Beide Teams beginnen mit einem nicht behandelbaren Ziel – etwa KRAS, einem der am häufigsten mutierten Krebsproteine, das aufgrund seiner flachen Tasche nur schwer mit Medikamenten zu behandeln war. Insilico nutzt seine End-to-End-KI-Plattform, um sich neue Moleküle vorzustellen, die dieses schwierige Ziel hemmen sollen und die so optimiert sind, dass sie Eigenschaften aufweisen, die für erfolgreiche Medikamente erforderlich sind – einschließlich Stoffwechselstabilität, Wirksamkeit und Sicherheit.
„Wir haben mit unserer Plattform große Erfolge bei der Entwicklung neuartiger Krebsbehandlungen mithilfe von KI erzielt. Die meisten der 31 von KI entwickelten Medikamente in unserer Pipeline sind im Krebsbereich angesiedelt – darunter ein KAT6-Hemmer gegen Brustkrebs, der zu einer großen Lizenzvereinbarung mit der Menarini-Gruppe führte, und ein USP1-Hemmer, der für BRCA-mutierte Tumore entwickelt wurde, die ebenfalls bei auftreten „Brustkrebs, das war Gegenstand eines bedeutenden Vertrags mit Exelixis“, sagte Petrina Kamya von Insilico.
Live-Cell-Assays treiben die Wirkstoffforschung durch KI-Integration voran
Im Rahmen dieser Zusammenarbeit werden zwei Assays verwendet, darunter MaMTH-DS und SIMPL. MaMTH-DS ist eine Plattform zum Screening von Medikamenten in lebenden Zellen zur Identifizierung und Überwachung von PPIs, während SIMPL ein gespaltenes Intein (eine Proteinart mit einzigartigen Eigenschaften, die natürlicherweise in vielen Zellen vorkommt) als Sensor für den PPI-Nachweis in jedem menschlichen Protein verwendet Zelllinie.
„Diese Tests in Kombination mit denen von InSilico Medicine AI-fähig „Werkzeuge erleichtern die schnelle Erzeugung neuartiger chemischer Verbindungen mit wünschenswerten pharmakologischen Eigenschaften, einschließlich Selektivität, Wirksamkeit und geeignetem ADME, und treiben so die Bemühungen zur Arzneimittelentdeckung voran“, sagte Professor Stagljar Metaverse Post.
Lebendzell-Assays bieten technische Daten davon, wie gut ein kleines Molekül in einer biologischen Umgebung bindet, sowie von seiner Zellpermeabilität und Toxizität, was Vorteile gegenüber herkömmlichen Reagenzglastests bietet.
Darüber hinaus können Forscher mit Lebendzelltests schnell die Wirksamkeit von KI-entwickelten Molekülen bei der Hemmung spezifischer Proteinziele bestimmen und so den Arzneimittelvalidierungsprozess möglicherweise von 4 bis 5 Jahren auf nur wenige Monate verkürzen.
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Über den Autor
Kumar ist ein erfahrener Technologiejournalist mit Spezialisierung auf die dynamischen Schnittstellen von KI/ML, Marketingtechnologie und aufstrebenden Bereichen wie Krypto, Blockchain und NFTS. Mit über drei Jahren Erfahrung in der Branche hat Kumar eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Erstellung überzeugender Erzählungen, der Durchführung aufschlussreicher Interviews und der Bereitstellung umfassender Erkenntnisse. Kumars Fachwissen liegt in der Produktion von wirkungsvollen Inhalten, darunter Artikeln, Berichten und Forschungspublikationen für prominente Branchenplattformen. Mit seinen einzigartigen Fähigkeiten, die technisches Wissen und Geschichtenerzählen kombinieren, zeichnet sich Kumar dadurch aus, dass er komplexe technologische Konzepte einem unterschiedlichen Publikum auf klare und ansprechende Weise vermittelt.
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