„Insilico Medicine“ ir Toronto universitetas partneris kuria dirbtinio intelekto vaistus, skirtus „nepagydomiems“ vėžio tikslams
Trumpai
Toronto universitetas bendradarbiauja su Insilico Medicine, kad sukurtų dirbtiniu intelektu pagrįstus medicininius sprendimus, skirtus „nepakeliamiems“ vėžio tikslams.
Toronto universiteto profesorius Igoris Stagljaras užmezgė partnerystę su Insilico medicinaDirbtinio intelekto valdoma vaistų atradimų įmonė, kuri nukreiptų į „nepakeliamus“ vėžio taikinius – tuos, kurių įprastiniais gydymo metodais nepavyko įveikti.
Laboratorija naudoja gyvų ląstelių tyrimus, kad patikrintų Insilico AI sukurtų molekulių veiksmingumą prieš šiuos nekontroliuojamus taikinius.
„Manoma, kad net 85% visų žmogaus baltymų yra „nepatogūs“, o tai reiškia, kad į juos negalima nukreipti naudojant standartinį metodą, kai nustatoma rišimosi vieta ir sukuriama molekulė, kuri prisijungs prie tos kišenės, kad sukeltų terapinį atsaką. Petrina Kamya, AI platformų vadovė ir Kanados Insilico Medicine prezidentė Metaverse Post.
„Kad ir kokia būtų priežastis, duomenys ir AI pasiūlyti sprendimą. Dirbtinis intelektas gali rasti anksčiau neatskleistų taikinių, pvz., negilią rišamąją kišenę, ir sukurti naują molekulę, kuri gali ją slopinti, arba sukurti molekulę, galinčią trukdyti baltymų ir baltymų sąveikai, naudojant specifinius mūsų nustatytus parametrus“, – pridūrė ji.
Stagljaro laboratorija daugiausia dėmesio skiria nenormalioms baltymų ir baltymų sąveikoms (PPI), kurios prisideda prie ligų, tokių kaip vėžys, nustatymui, ir jis mano, kad tai yra patraukli vaistų kūrimo galimybė.
Aiškindamas dirbtinio intelekto vaidmenį, Toronto universiteto biochemikas ir molekulinės genetikos profesorius Igoris Stagljaaras sakė, kad dirbtinis intelektas naudoja didžiulius biologinių duomenų rinkinius ir pažangius algoritmus, kad nustatytų mažų molekulių inhibitorius sudėtingiems tikslams. PG įrankiai analizuoti sudėtingus biologinius duomenis, pvz., genomines sekas ir baltymų struktūras, padedant tiksliai identifikuoti taikinį.
„Jie numato molekulių sąveiką, supaprastina junginių pasirinkimą ir pagreitina virtualų cheminių bibliotekų patikrinimą. Be to, AI pagrįsta narkotikų duomenų bazių analizė nustato galimybes pakeisti vaistus, paspartinti plėtrą“, – pridūrė jis.
Abi komandos pradeda nuo nenumaldomo taikinio – pavyzdžiui, KRAS, vieno iš dažniausiai mutavusių vėžio baltymų, kurį sunku gydyti dėl negilios kišenės. „Insilico“ naudoja savo visapusišką AI platformą, kad „įsivaizduotų“ naujas molekules, kurios yra sukurtos slopinti šį sudėtingą taikinį, optimizuotos taip, kad pasižymėtų sėkmingiems vaistams būtinomis savybėmis, įskaitant medžiagų apykaitos stabilumą, stiprumą ir saugumą.
„Mums labai pasisekė, naudodami savo platformą kurdami naujus vėžio gydymo būdus naudojant AI. Dauguma mūsų gaminamo 31 dirbtinio intelekto sukurto vaisto yra skirti vėžio gydymui, įskaitant KAT6 inhibitorių nuo krūties vėžio, dėl kurio buvo sudaryta pagrindinė licencijos sutartis su Menarini grupe, ir USP1 inhibitorių, skirtą BRCA mutantiniams navikams, taip pat pastebėtiems krūties vėžys, tai buvo reikšmingo sandorio su Exelixis objektas“, – sakė „Insilico“ atstovė Petrina Kamya.
Gyvi ląstelių tyrimai skatina narkotikų atradimą su AI integracija
Pagal šį bendradarbiavimą naudojami du tyrimai, įskaitant MaMTH-DS ir SIMPL. MaMTH-DS yra gyvų ląstelių vaistų atrankos platforma, skirta PSI identifikuoti ir stebėti, o SIMPL naudoja padalintą inteiną (baltymo tipą, pasižymintį unikaliomis savybėmis, kurie natūraliai atsiranda daugelyje ląstelių) kaip jutiklį PSI aptikti bet kuriame žmogaus baltyme ląstelių linija.
„Šie tyrimai derinami su InSilico Medicine Įgalintas AI įrankiai, palengvina greitą naujų cheminių junginių, turinčių pageidaujamas farmakologines savybes, įskaitant selektyvumą, stiprumą ir tinkamą ADME, generavimą, taip skatinant vaistų atradimo pastangas“, – sakė profesorius Stagljaras. Metaverse Post.
Gyvų ląstelių tyrimai suteikia duomenys apie tai, kaip gerai maža molekulė jungiasi biologinėje aplinkoje, taip pat jos pralaidumas ląstelėms ir toksiškumas, suteikiantis pranašumų prieš tradicinius mėgintuvėlio tyrimus.
Be to, atlikdami gyvų ląstelių tyrimus, mokslininkai gali greitai nustatyti AI sukurtų molekulių veiksmingumą slopinant specifinius baltymų taikinius, o tai gali sutrumpinti vaisto patvirtinimo procesą nuo 4–5 metų iki kelių mėnesių.
Atsakomybės neigimas
Remdamasi tuo, Pasitikėjimo projekto gairės, atkreipkite dėmesį, kad šiame puslapyje pateikta informacija nėra skirta ir neturėtų būti aiškinama kaip teisinė, mokesčių, investicinė, finansinė ar bet kokia kita konsultacija. Svarbu investuoti tik tai, ką galite sau leisti prarasti, ir, jei turite kokių nors abejonių, kreiptis į nepriklausomą finansinę konsultaciją. Norėdami gauti daugiau informacijos, siūlome peržiūrėti taisykles ir nuostatas bei pagalbos ir palaikymo puslapius, kuriuos pateikia išdavėjas arba reklamuotojas. MetaversePost yra įsipareigojusi teikti tikslias, nešališkas ataskaitas, tačiau rinkos sąlygos gali keistis be įspėjimo.
Apie autorių
Kumaras yra patyręs technologijų žurnalistas, kurio specializacija yra dinamiškos AI/ML sankirtos, rinkodaros technologijos ir naujos sritys, tokios kaip kriptovaliutos, blokų grandinės ir NFTs. Turėdamas daugiau nei 3 metų patirtį šioje pramonėje, Kumaras sukūrė įtikinamus pasakojimus, veda įžvalgius interviu ir pateikia išsamias įžvalgas. „Kumar“ patirtis yra susijusi su didelio poveikio turinio kūrimu, įskaitant straipsnius, ataskaitas ir mokslinių tyrimų publikacijas žinomoms pramonės platformoms. Turėdamas unikalų įgūdžių rinkinį, kuriame derinamos techninės žinios ir pasakojimas, Kumaras puikiai perteikia sudėtingas technologines koncepcijas įvairioms auditorijoms aiškiai ir patraukliai.
Daugiau straipsnių
Kumaras yra patyręs technologijų žurnalistas, kurio specializacija yra dinamiškos AI/ML sankirtos, rinkodaros technologijos ir naujos sritys, tokios kaip kriptovaliutos, blokų grandinės ir NFTs. Turėdamas daugiau nei 3 metų patirtį šioje pramonėje, Kumaras sukūrė įtikinamus pasakojimus, veda įžvalgius interviu ir pateikia išsamias įžvalgas. „Kumar“ patirtis yra susijusi su didelio poveikio turinio kūrimu, įskaitant straipsnius, ataskaitas ir mokslinių tyrimų publikacijas žinomoms pramonės platformoms. Turėdamas unikalų įgūdžių rinkinį, kuriame derinamos techninės žinios ir pasakojimas, Kumaras puikiai perteikia sudėtingas technologines koncepcijas įvairioms auditorijoms aiškiai ir patraukliai.
