Insilico Medicine e l'Università di Toronto collaborano per sviluppare farmaci basati sull'intelligenza artificiale per bersagli antitumorali "non trattabili".
In Breve
L'Università di Toronto ha collaborato con Insilico Medicine per sviluppare soluzioni mediche basate sull'intelligenza artificiale per bersagli tumorali "non resistenti".
Il professore dell'Università di Toronto Igor Stagljar ha stretto una partnership con Medicina Insilico, un'azienda di ricerca farmaceutica basata sull'intelligenza artificiale, per colpire bersagli tumorali "non trattabili", ovvero quelli che le terapie convenzionali non sono state in grado di affrontare.
Il laboratorio utilizza test basati su cellule vive per testare l’efficacia delle molecole progettate dall’intelligenza artificiale di Insilico contro questi obiettivi non farmacologici.
“Si ritiene che circa l’85% di tutte le proteine umane siano “non resistenti”, il che significa che non possono essere prese di mira utilizzando l’approccio standard di identificazione di un sito di legame e progettazione di una molecola che si legherà a quella tasca per indurre una risposta terapeutica”. Lo ha detto Petrina Kamya, responsabile delle piattaforme AI e presidente di Insilico Medicine Canada Metaverse Post.
“Qualunque sia la causa, i dati e AI offrire una soluzione. L’intelligenza artificiale può trovare obiettivi precedentemente sconosciuti – come una tasca di legame poco profonda – e progettare una nuova molecola che possa inibirla o progettare una molecola in grado di interferire nell’interazione proteina-proteina utilizzando i parametri specifici che impostiamo”, ha aggiunto.
Il laboratorio di Stagljar si concentra sull'identificazione delle interazioni proteina-proteina (PPI) aberranti che contribuiscono a malattie come il cancro e lo considera un'opzione interessante nello sviluppo di farmaci.
Spiegando il ruolo dell’intelligenza artificiale, Igor Stagljaar, biochimico e professore di genetista molecolare presso l’Università di Toronto, ha affermato che l’intelligenza artificiale sfrutta vasti set di dati biologici e algoritmi avanzati per identificare inibitori di piccole molecole per obiettivi impegnativi. Strumenti di intelligenza artificiale analizzare dati biologici complessi come sequenze genomiche e strutture proteiche, aiutando nell'identificazione precisa del bersaglio.
“Prevedono le interazioni delle molecole, semplificano la selezione dei composti e accelerano lo screening virtuale delle librerie chimiche. Inoltre, l’analisi dei database dei farmaci basata sull’intelligenza artificiale identifica opportunità per riutilizzare i farmaci, accelerandone lo sviluppo”, ha aggiunto.
Entrambi i gruppi iniziano con un bersaglio non farmacologico, come KRAS, una delle proteine tumorali più frequentemente mutate, che è stata difficile da drogare a causa della sua tasca poco profonda. Insilico utilizza la sua piattaforma AI end-to-end per “immaginare” nuove molecole progettate per inibire questo difficile bersaglio, ottimizzate per avere le caratteristiche necessarie per essere farmaci di successo, tra cui stabilità metabolica, potenza e sicurezza.
“Abbiamo ottenuto un grande successo utilizzando la nostra piattaforma per progettare nuovi trattamenti contro il cancro utilizzando l’intelligenza artificiale. La maggior parte dei 31 farmaci progettati per l’intelligenza artificiale nella nostra pipeline sono nel campo del cancro, tra cui un inibitore KAT6 per il cancro al seno che ha portato a un importante accordo di licenza con il Gruppo Menarini e un inibitore USP1, progettato per i tumori con mutazione BRCA osservati anche in il cancro al seno, che è stato oggetto di un accordo significativo con Exelixis”, ha affermato Petrina Kamya di Insilico.
I test su cellule vive promuovono la scoperta di farmaci con l'integrazione dell'intelligenza artificiale
Nell'ambito di questa collaborazione vengono utilizzati due test, tra cui MaMTH-DS e SIMPL. MaMTH-DS è una piattaforma di screening farmacologico su cellule vive per identificare e monitorare gli IPP, mentre SIMPL utilizza un'inteina divisa (un tipo di proteina con proprietà uniche che si trova naturalmente in molte cellule) come sensore per il rilevamento degli IPP in qualsiasi proteina umana in qualsiasi linea cellulare.
“Questi test, se combinati con quelli di InSilico Medicine Abilitato all'IA strumenti, facilitano la rapida generazione di nuovi composti chimici con proprietà farmacologiche desiderabili, tra cui selettività, potenza e ADME appropriato, facendo avanzare così gli sforzi di scoperta di farmaci", ha detto il professor Stagljar Metaverse Post.
Forniscono test su cellule vive dati su quanto bene una piccola molecola si lega in un ambiente biologico, nonché sulla sua permeabilità cellulare e tossicità, offrendo vantaggi rispetto ai tradizionali test in provetta.
Inoltre, con i test su cellule vive, i ricercatori possono determinare rapidamente l’efficacia delle molecole progettate dall’intelligenza artificiale nell’inibire specifici bersagli proteici, riducendo potenzialmente il processo di validazione del farmaco da 4-5 anni a pochi mesi.
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Circa l'autore
Kumar è un giornalista tecnologico esperto con una specializzazione nelle intersezioni dinamiche di AI/ML, tecnologia di marketing e campi emergenti come criptovaluta, blockchain e NFTS. Con oltre 3 anni di esperienza nel settore, Kumar ha stabilito una comprovata esperienza nella creazione di narrazioni avvincenti, nella conduzione di interviste approfondite e nella fornitura di approfondimenti completi. L'esperienza di Kumar risiede nella produzione di contenuti di grande impatto, inclusi articoli, rapporti e pubblicazioni di ricerca per importanti piattaforme di settore. Con un insieme di competenze uniche che combina conoscenze tecniche e narrazione, Kumar eccelle nel comunicare concetti tecnologici complessi a un pubblico diversificato in modo chiaro e coinvolgente.
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