인실리코메디슨(Insilico Medicine)과 토론토대학교(University of Toronto), '약물이 없는' 암 표적을 위한 AI 약물 개발을 위해 파트너십 체결
요컨대
토론토 대학교는 Insilico Medicine과 제휴하여 '견고한' 암 표적을 위한 AI 기반 의료 솔루션을 개발했습니다.
토론토 대학의 Igor Stagljar 교수는 다음과 파트너십을 체결했습니다. 인실 리코 의학AI 기반 신약 개발 회사인 는 기존 치료법으로는 해결할 수 없었던 "치료 불가능한" 암 표적을 표적으로 삼고 있습니다.
연구실에서는 라이브 세포 기반 분석을 사용하여 이러한 다루기 힘든 표적에 대해 Insilico의 AI 설계 분자의 효과를 테스트합니다.
"모든 인간 단백질 중 무려 85%가 '약물이 없는' 것으로 생각됩니다. 즉, 결합 부위를 식별하고 치료 반응을 유도하기 위해 해당 포켓에 결합할 분자를 설계하는 표준 접근 방식을 사용하여 표적화할 수 없다는 의미입니다." AI 플랫폼 책임자이자 Insilico Medicine Canada의 사장인 Petrina Kamya는 다음과 같이 말했습니다. Metaverse Post.
“원인이 무엇이든, 데이터와 AI 솔루션을 제공합니다. AI는 얕은 결합 포켓과 같은 이전에 공개되지 않은 표적을 찾아 이를 억제할 수 있는 새로운 분자를 설계하거나 우리가 설정한 특정 매개변수를 사용하여 단백질-단백질 상호 작용을 방해할 수 있는 분자를 설계할 수 있습니다.”라고 덧붙였습니다.
Stagljar의 연구실은 암과 같은 질병에 기여하는 비정상적인 단백질-단백질 상호작용(PPI)을 식별하는 데 중점을 두고 있으며 이를 약물 개발의 매력적인 옵션으로 간주합니다.
토론토 대학의 생화학자이자 분자 유전학자인 Igor Stagljaar 교수는 AI의 역할을 설명하면서 AI는 방대한 생물학적 데이터 세트와 고급 알고리즘을 활용하여 까다로운 목표에 대한 소분자 억제제를 식별한다고 말했습니다. 인공 지능 도구 게놈 서열 및 단백질 구조와 같은 복잡한 생물학적 데이터를 분석하여 정확한 표적 식별을 돕습니다.
“이들은 분자 상호 작용을 예측하고 화합물 선택을 간소화하며 화학 라이브러리의 가상 스크리닝을 가속화합니다. 또한 AI 기반 약물 데이터베이스 분석을 통해 약물 용도를 변경하고 개발을 가속화할 수 있는 기회를 식별합니다.”라고 덧붙였습니다.
두 팀 모두 가장 빈번하게 변이되는 암 단백질 중 하나인 KRAS와 같은 다루기 힘든 표적부터 시작합니다. 이 표적은 주머니가 얕아 약물 투여가 어렵습니다. Insilico는 엔드투엔드 AI 플랫폼을 사용하여 이 어려운 표적을 억제하도록 설계되고 대사 안정성, 효능 및 안전성을 포함하여 성공적인 약물이 되기 위해 필요한 특성을 갖도록 최적화된 새로운 분자를 "상상"합니다.
“우리는 AI를 사용하여 새로운 암 치료법을 설계하기 위해 플랫폼을 사용하여 큰 성공을 거두었습니다. 우리 파이프라인에 있는 31개의 AI 설계 약물 중 대부분은 암 분야에 있습니다. 여기에는 Menarini 그룹과 주요 라이센스 계약을 맺은 유방암용 KAT6 억제제와 BRCA 돌연변이 종양을 위해 설계된 USP1 억제제도 포함됩니다. 유방암은 Exelixis와 중요한 거래의 주제였습니다.”라고 Insilico의 Petrina Kamya가 말했습니다.
생세포 분석으로 AI 통합으로 약물 발견 촉진
이번 협력을 통해 MaMTH-DS와 SIMPL을 포함한 두 가지 분석법이 활용되고 있습니다. MaMTH-DS는 PPI를 식별하고 모니터링하기 위한 생세포 약물 스크리닝 플랫폼인 반면 SIMPL은 스플릿 인테인(많은 세포에서 자연적으로 발생하는 고유한 특성을 가진 단백질 유형)을 모든 인간 단백질에서 PPI 검출을 위한 센서로 사용합니다. 세포주.
“이러한 분석법은 InSilico Medicine의 기술과 결합될 때 AI 지원 Stagljar 교수는 "선택성, 효능, 적절한 ADME 등 바람직한 약리학적 특성을 지닌 새로운 화합물의 신속한 생성을 촉진해 신약 발견 노력을 앞당길 것"이라고 말했습니다. Metaverse Post.
살아있는 세포 분석은 다음을 제공합니다. 데이터 소분자가 생물학적 환경에서 얼마나 잘 결합하는지, 세포 투과성과 독성에 대한 정보를 제공하여 기존 시험관 분석에 비해 이점을 제공합니다.
또한 연구자들은 살아있는 세포 분석을 통해 특정 단백질 표적을 억제하는 AI 설계 분자의 효능을 신속하게 확인할 수 있어 잠재적으로 약물 검증 과정을 4~5년에서 단 몇 달로 단축할 수 있습니다.
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저자에 관하여
Kumar는 AI/ML, 마케팅 기술, 암호화폐, 블록체인 및 신흥 분야의 역동적인 교차점을 전문으로 하는 숙련된 기술 저널리스트입니다. NFT에스. 업계에서 3년 이상의 경험을 보유한 Kumar는 설득력 있는 내러티브 제작, 통찰력 있는 인터뷰 수행, 포괄적인 통찰력 제공 분야에서 입증된 실적을 확립했습니다. Kumar의 전문 분야는 저명한 업계 플랫폼을 위한 기사, 보고서, 연구 간행물 등 영향력이 큰 콘텐츠를 제작하는 것입니다. 기술 지식과 스토리텔링을 결합한 고유한 기술을 갖춘 Kumar는 복잡한 기술 개념을 다양한 청중에게 명확하고 매력적인 방식으로 전달하는 데 탁월합니다.
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