Insilico Medicine dan University of Toronto Bermitra untuk Mengembangkan Obat AI untuk Target Kanker yang 'Tidak Dapat Diobati'
Singkatnya
University of Toronto telah bermitra dengan Insilico Medicine untuk mengembangkan solusi medis bertenaga AI untuk target kanker yang 'tidak dapat diobati'.
Profesor Universitas Toronto Igor Stagljar menjalin kemitraan dengan Pengobatan Insilico, sebuah perusahaan penemuan obat yang digerakkan oleh AI, untuk menargetkan target kanker yang “tidak dapat diobati” – target yang tidak dapat diatasi oleh terapi konvensional.
Laboratorium ini menggunakan pengujian berbasis sel hidup untuk menguji efektivitas molekul rancangan AI Insilico terhadap target yang tidak dapat dilawan ini.
“Sebanyak 85% dari seluruh protein manusia dianggap “tidak dapat diobat,” yang berarti mereka tidak dapat ditargetkan menggunakan pendekatan standar yaitu mengidentifikasi situs pengikatan dan merancang molekul yang akan mengikat kantong tersebut untuk menginduksi respons terapeutik,” Petrina Kamya, kepala Platform AI dan presiden Insilico Medicine Kanada mengatakan Metaverse Post.
“Apapun penyebabnya, data dan AI menawarkan solusi. AI dapat menemukan target yang sebelumnya dirahasiakan – seperti kantong pengikat yang dangkal – dan merancang molekul baru yang dapat menghambatnya atau merancang molekul yang mampu mengganggu interaksi protein-protein menggunakan parameter spesifik yang kami tetapkan,” tambahnya.
Laboratorium Stagljar berfokus pada mengidentifikasi interaksi protein-protein (PPI) menyimpang yang berkontribusi terhadap penyakit seperti kanker dan dia menganggapnya sebagai pilihan menarik dalam pengembangan obat.
Menjelaskan peran AI, Igor Stagljaar, profesor biokimia dan genetika molekuler di Universitas Toronto mengatakan AI memanfaatkan kumpulan data biologis yang luas dan algoritme canggih untuk mengidentifikasi penghambat molekul kecil untuk target yang menantang. Alat AI menganalisis data biologis kompleks seperti urutan genom dan struktur protein, membantu identifikasi target secara tepat.
“Mereka memprediksi interaksi molekul, menyederhanakan pemilihan senyawa, dan mempercepat penyaringan virtual perpustakaan kimia. Selain itu, analisis database obat yang digerakkan oleh AI mengidentifikasi peluang untuk menggunakan kembali obat-obatan, sehingga mempercepat pengembangan,” tambahnya.
Kedua tim memulai dengan target yang tidak dapat dilawan – seperti KRAS, salah satu protein kanker yang paling sering bermutasi, yang sulit untuk diobati karena kantongnya yang dangkal. Insilico menggunakan platform AI end-to-end untuk “membayangkan” molekul baru yang dirancang untuk menghambat target sulit ini, yang dioptimalkan agar memiliki karakteristik yang dibutuhkan untuk menjadi obat yang sukses – termasuk stabilitas metabolik, potensi dan keamanan.
“Kami meraih kesuksesan besar dalam menggunakan platform kami untuk merancang pengobatan kanker baru menggunakan AI. Mayoritas dari 31 obat rancangan AI yang kami miliki berada di bidang kanker – termasuk penghambat KAT6 untuk kanker payudara yang menghasilkan perjanjian lisensi besar dengan Grup Menarini, dan penghambat USP1, yang dirancang untuk tumor mutan BRCA yang juga terlihat di kanker payudara, itu adalah subjek kesepakatan yang signifikan dengan Exelixis,” kata Petrina Kamya dari Insilico.
Uji Sel Langsung Mendorong Penemuan Obat dengan Integrasi AI
Melalui kolaborasi ini, dua pengujian termasuk MaMTH-DS dan SIMPL sedang digunakan. MaMTH-DS adalah platform skrining obat sel hidup untuk mengidentifikasi dan memantau PPI, sedangkan SIMPL menggunakan split intein (sejenis protein dengan sifat unik yang terjadi secara alami di banyak sel) sebagai sensor untuk mendeteksi PPI pada protein manusia di mana pun. saluran seluler.
“Tes ini, bila digabungkan dengan InSilico Medicine Mendukung AI alat ini, memfasilitasi pembentukan cepat senyawa kimia baru dengan sifat farmakologis yang diinginkan, termasuk selektivitas, potensi, dan ADME yang sesuai, sehingga memajukan upaya penemuan obat,” kata Profesor Stagljar Metaverse Post.
Tes sel hidup menyediakan data tentang seberapa baik molekul kecil berikatan dalam lingkungan biologis, serta permeabilitas dan toksisitas selulernya, sehingga menawarkan keunggulan dibandingkan pengujian tabung reaksi tradisional.
Selain itu, dengan pengujian sel hidup, peneliti dapat dengan cepat menentukan kemanjuran molekul rancangan AI dalam menghambat target protein tertentu, sehingga berpotensi mengurangi proses validasi obat dari 4-5 tahun menjadi hanya beberapa bulan.
Penolakan tanggung jawab
Sejalan dengan Percayai pedoman Proyek, harap dicatat bahwa informasi yang diberikan pada halaman ini tidak dimaksudkan untuk dan tidak boleh ditafsirkan sebagai nasihat hukum, pajak, investasi, keuangan, atau bentuk nasihat lainnya. Penting untuk hanya menginvestasikan jumlah yang mampu Anda tanggung kerugiannya dan mencari nasihat keuangan independen jika Anda ragu. Untuk informasi lebih lanjut, kami menyarankan untuk merujuk pada syarat dan ketentuan serta halaman bantuan dan dukungan yang disediakan oleh penerbit atau pengiklan. MetaversePost berkomitmen terhadap pelaporan yang akurat dan tidak memihak, namun kondisi pasar dapat berubah tanpa pemberitahuan.
Tentang Penulis
Kumar adalah Jurnalis Teknologi berpengalaman dengan spesialisasi dalam persimpangan dinamis AI/ML, teknologi pemasaran, dan bidang baru seperti kripto, blockchain, dan NFTS. Dengan pengalaman lebih dari 3 tahun di industri ini, Kumar telah memiliki rekam jejak yang terbukti dalam menyusun narasi yang menarik, melakukan wawancara yang mendalam, dan memberikan wawasan yang komprehensif. Keahlian Kumar terletak pada produksi konten berdampak tinggi, termasuk artikel, laporan, dan publikasi penelitian untuk platform industri terkemuka. Dengan keahlian unik yang menggabungkan pengetahuan teknis dan penyampaian cerita, Kumar unggul dalam mengkomunikasikan konsep teknologi yang kompleks kepada beragam audiens dengan cara yang jelas dan menarik.
lebih artikel
Kumar adalah Jurnalis Teknologi berpengalaman dengan spesialisasi dalam persimpangan dinamis AI/ML, teknologi pemasaran, dan bidang baru seperti kripto, blockchain, dan NFTS. Dengan pengalaman lebih dari 3 tahun di industri ini, Kumar telah memiliki rekam jejak yang terbukti dalam menyusun narasi yang menarik, melakukan wawancara yang mendalam, dan memberikan wawasan yang komprehensif. Keahlian Kumar terletak pada produksi konten berdampak tinggi, termasuk artikel, laporan, dan publikasi penelitian untuk platform industri terkemuka. Dengan keahlian unik yang menggabungkan pengetahuan teknis dan penyampaian cerita, Kumar unggul dalam mengkomunikasikan konsep teknologi yang kompleks kepada beragam audiens dengan cara yang jelas dan menarik.
