इंसिलिको मेडिसिन और टोरंटो विश्वविद्यालय ने 'असुरक्षित' कैंसर लक्ष्यों के लिए एआई ड्रग्स विकसित करने के लिए साझेदारी की
संक्षेप में
टोरंटो विश्वविद्यालय ने 'असुविधाजनक' कैंसर लक्ष्यों के लिए एआई-संचालित चिकित्सा समाधान विकसित करने के लिए इनसिलिको मेडिसिन के साथ साझेदारी की है।
टोरंटो विश्वविद्यालय के प्रोफेसर इगोर स्टैगलजर ने साझेदारी की Insilico चिकित्साएआई-संचालित दवा खोज कंपनी, "असुविधाजनक" कैंसर लक्ष्यों को लक्षित करने के लिए - जिन्हें पारंपरिक चिकित्सा विज्ञान संबोधित करने में असमर्थ रहा है।
प्रयोगशाला इन अपरिहार्य लक्ष्यों के खिलाफ इंसिलिको के एआई-डिज़ाइन किए गए अणुओं की प्रभावशीलता का परीक्षण करने के लिए लाइव सेल-आधारित परख का उपयोग करती है।
"सभी मानव प्रोटीनों में से लगभग 85% को "असुरक्षित" माना जाता है, जिसका अर्थ है कि उन्हें एक बाध्यकारी साइट की पहचान करने और एक अणु को डिजाइन करने के मानक दृष्टिकोण का उपयोग करके लक्षित नहीं किया जा सकता है जो चिकित्सीय प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए उस जेब से बंधेगा," एआई प्लेटफॉर्म्स की प्रमुख और इनसिलिको मेडिसिन कनाडा की अध्यक्ष पेट्रीना काम्या ने बताया Metaverse Post.
“कारण जो भी हो, डेटा और AI एक समाधान प्रस्तुत करें. एआई पहले से अज्ञात लक्ष्यों को ढूंढ सकता है - जैसे उथली बाइंडिंग पॉकेट - और एक नया अणु डिजाइन कर सकता है जो इसे रोक सकता है या हमारे द्वारा निर्धारित विशिष्ट मापदंडों का उपयोग करके प्रोटीन-प्रोटीन इंटरैक्शन में हस्तक्षेप करने में सक्षम अणु डिजाइन कर सकता है, ”उसने कहा।
स्टैगलजर की प्रयोगशाला असामान्य प्रोटीन-प्रोटीन इंटरैक्शन (पीपीआई) की पहचान करने पर केंद्रित है जो कैंसर जैसी बीमारियों में योगदान करती है और वह इसे दवा विकास में एक आकर्षक विकल्प मानते हैं।
एआई की भूमिका के बारे में बताते हुए टोरंटो विश्वविद्यालय के बायोकेमिस्ट और आणविक आनुवंशिकीविद् प्रोफेसर इगोर स्टैगलजार ने कहा कि एआई चुनौतीपूर्ण लक्ष्यों के लिए छोटे अणु अवरोधकों की पहचान करने के लिए विशाल जैविक डेटासेट और उन्नत एल्गोरिदम का लाभ उठाता है। एआई उपकरण सटीक लक्ष्य पहचान में सहायता करते हुए, जीनोमिक अनुक्रम और प्रोटीन संरचनाओं जैसे जटिल जैविक डेटा का विश्लेषण करें।
“वे अणु अंतःक्रियाओं की भविष्यवाणी करते हैं, यौगिक चयन को सुव्यवस्थित करते हैं, और रासायनिक पुस्तकालयों की आभासी स्क्रीनिंग में तेजी लाते हैं। इसके अलावा, दवा डेटाबेस का एआई-संचालित विश्लेषण दवाओं के पुन: उपयोग, विकास में तेजी लाने के अवसरों की पहचान करता है, ”उन्होंने कहा।
दोनों टीमें एक अपरिहार्य लक्ष्य के साथ शुरुआत करती हैं - जैसे कि केआरएएस, सबसे अधिक बार उत्परिवर्तित कैंसर प्रोटीनों में से एक, जिसकी उथली जेब के कारण दवा बनाना मुश्किल हो गया है। इनसिलिको अपने एंड-टू-एंड एआई प्लेटफॉर्म का उपयोग नए अणुओं की "कल्पना" करने के लिए करता है जो इस कठिन लक्ष्य को बाधित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो सफल दवाओं के लिए आवश्यक विशेषताओं के लिए अनुकूलित हैं - जिनमें चयापचय स्थिरता, शक्ति और सुरक्षा शामिल हैं।
“हमें एआई का उपयोग करके नए कैंसर उपचार डिजाइन करने के लिए अपने मंच का उपयोग करने में बड़ी सफलता मिली है। हमारी पाइपलाइन में 31 एआई-डिज़ाइन की गई दवाओं में से अधिकांश कैंसर क्षेत्र में हैं - जिसमें स्तन कैंसर के लिए KAT6 अवरोधक भी शामिल है, जिसके कारण मेनारिनी समूह के साथ एक प्रमुख लाइसेंस समझौता हुआ, और यूएसपी 1 अवरोधक, जिसे बीआरसीए-उत्परिवर्ती ट्यूमर के लिए डिज़ाइन किया गया है, भी इसमें देखा गया है। स्तन कैंसर, एक्सेलिक्सिस के साथ एक महत्वपूर्ण समझौते का विषय था,'' इंसिलिको की पेट्रीना काम्या ने कहा।
लाइव सेल परीक्षण एआई एकीकरण के साथ दवा की खोज को बढ़ावा देता है
इस सहयोग के तहत, MaMTH-DS और SIMPL सहित दो परखों का उपयोग किया जा रहा है। MaMTH-DS PPI की पहचान और निगरानी के लिए एक लाइव-सेल ड्रग स्क्रीनिंग प्लेटफ़ॉर्म है, जबकि SIMPL किसी भी मानव प्रोटीन में PPI का पता लगाने के लिए एक सेंसर के रूप में एक स्प्लिट इंटिन (अद्वितीय गुणों वाला एक प्रकार का प्रोटीन जो कई कोशिकाओं में स्वाभाविक रूप से होता है) का उपयोग करता है। कोशिका की परत।
“ये परीक्षण, जब इनसिलिको मेडिसिन के साथ संयुक्त होते हैं ऐ-सक्षम उपकरण, चयनात्मकता, शक्ति और उचित एडीएमई सहित वांछनीय औषधीय गुणों के साथ उपन्यास रासायनिक यौगिकों की तीव्र पीढ़ी की सुविधा प्रदान करते हैं, इस प्रकार दवा खोज के प्रयासों को आगे बढ़ाते हैं, ”प्रोफेसर स्टैगलजर ने बताया Metaverse Post.
लाइव सेल परीक्षण प्रदान करते हैं तिथि एक छोटा अणु जैविक सेटिंग में कितनी अच्छी तरह से बंधता है, साथ ही इसकी सेलुलर पारगम्यता और विषाक्तता, पारंपरिक टेस्ट ट्यूब परख पर लाभ प्रदान करती है।
इसके अतिरिक्त, जीवित कोशिका परीक्षण के साथ, शोधकर्ता विशिष्ट प्रोटीन लक्ष्यों को बाधित करने में एआई-डिज़ाइन किए गए अणुओं की प्रभावकारिता को जल्दी से निर्धारित कर सकते हैं, संभावित रूप से दवा सत्यापन प्रक्रिया को 4-5 साल से घटाकर केवल महीनों तक कर सकते हैं।
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