Insilico Medicine un Toronto Universitātes partneris izstrādā mākslīgā intelekta zāles “neārstējamiem” vēža mērķiem
Īsumā
Toronto Universitāte ir sadarbojusies ar Insilico Medicine, lai izstrādātu ar mākslīgo intelektu balstītus medicīniskus risinājumus “neapstrādājamiem” vēža mērķiem.
Toronto Universitātes profesors Igors Stagljars noslēdza sadarbību ar Insilico medicīna, mākslīgā intelekta vadīts zāļu atklāšanas uzņēmums, lai mērķētu uz “neapstrādājamiem” vēža mērķiem — tiem, kurus tradicionālā terapija nav spējusi novērst.
Laboratorijā tiek izmantoti dzīvu šūnu testi, lai pārbaudītu Insilico AI izstrādāto molekulu efektivitāti pret šiem neārstējamiem mērķiem.
"Tiek uzskatīts, ka pat 85% no visiem cilvēka proteīniem ir "neizmantojami", kas nozīmē, ka tos nevar mērķēt, izmantojot standarta pieeju, lai identificētu saistīšanas vietu un izstrādātu molekulu, kas saistīsies ar šo kabatu, lai izraisītu terapeitisku reakciju. Petrina Kamya, AI platformu vadītāja un Kanādas Insilico Medicine prezidente Metaverse Post.
“Neatkarīgi no iemesla, dati un AI piedāvāt risinājumu. AI var atrast iepriekš neatklātus mērķus, piemēram, seklu saistīšanas kabatu, un izveidot jaunu molekulu, kas to var kavēt, vai izveidot molekulu, kas spēj iejaukties olbaltumvielu un olbaltumvielu mijiedarbībā, izmantojot mūsu noteiktos specifiskos parametrus, ”viņa piebilda.
Stagljara laboratorija koncentrējas uz aberrantu proteīnu-olbaltumvielu mijiedarbības (PPI) identificēšanu, kas veicina tādas slimības kā vēzis, un viņš to uzskata par pievilcīgu iespēju zāļu izstrādē.
Izskaidrojot mākslīgā intelekta lomu, Toronto Universitātes bioķīmiķis un molekulārais ģenētikas profesors Igors Stagljaars sacīja, ka mākslīgais intelekts izmanto plašas bioloģisko datu kopas un progresīvus algoritmus, lai identificētu mazo molekulu inhibitorus izaicinošiem mērķiem. AI rīki analizēt sarežģītus bioloģiskos datus, piemēram, genoma sekvences un olbaltumvielu struktūras, palīdzot precīzi identificēt mērķi.
"Tie prognozē molekulu mijiedarbību, racionalizē savienojumu atlasi un paātrina ķīmisko bibliotēku virtuālo skrīningu. Turklāt AI vadītā zāļu datu bāzu analīze identificē iespējas narkotiku atkārtotai izmantošanai, paātrinot attīstību, ”viņš piebilda.
Abas komandas sāk ar neārstējamu mērķi, piemēram, KRAS, kas ir viens no visbiežāk mutētajiem vēža proteīniem, kuru ir bijis grūti ārstēt tā seklā kabatas dēļ. Insilico izmanto savu visaptverošo AI platformu, lai “iztēlotos” jaunas molekulas, kas paredzētas šī sarežģītā mērķa kavēšanai, un kuras ir optimizētas tā, lai tām būtu īpašības, kas nepieciešamas veiksmīgām zālēm, tostarp vielmaiņas stabilitāte, iedarbība un drošība.
"Mēs esam guvuši lielus panākumus, izmantojot mūsu platformu, lai izstrādātu jaunas vēža ārstēšanas metodes, izmantojot AI. Lielākā daļa no 31 AI izstrādātā medikamenta, kas ir mūsu cauruļvadā, ir paredzētas vēža ārstēšanai, tostarp KAT6 inhibitors krūts vēža ārstēšanai, kā rezultātā tika noslēgts liels licences līgums ar Menarini grupu, un USP1 inhibitors, kas paredzēts BRCA mutantu audzējiem, kas novēroti arī krūts vēzis, par to tika noslēgts nozīmīgs darījums ar Exelixis,” sacīja Insilico pārstāve Petrina Kamja.
Tiešraides šūnu testi veicina zāļu atklāšanu ar AI integrāciju
Šīs sadarbības ietvaros tiek izmantoti divi testi, tostarp MaMTH-DS un SIMPL. MaMTH-DS ir dzīvu šūnu zāļu skrīninga platforma PSI identificēšanai un uzraudzībai, savukārt SIMPL izmanto sadalītu inteīnu (proteīna veidu ar unikālām īpašībām, kas dabiski sastopams daudzās šūnās) kā sensoru PSI noteikšanai jebkurā cilvēka proteīnā jebkurā. šūnu līnija.
"Šīs pārbaudes, ja tās tiek kombinētas ar InSilico Medicine AI iespējots instrumenti, veicina jaunu ķīmisku savienojumu ātru ģenerēšanu ar vēlamām farmakoloģiskajām īpašībām, tostarp selektivitāti, iedarbīgumu un atbilstošu ADME, tādējādi veicinot zāļu atklāšanas centienus, ”sacīja profesors Stagljars. Metaverse Post.
Dzīvu šūnu testi nodrošina dati par to, cik labi maza molekula saistās bioloģiskajā vidē, kā arī par tās šūnu caurlaidību un toksicitāti, kas piedāvā priekšrocības salīdzinājumā ar tradicionālajiem mēģenes testiem.
Turklāt, izmantojot dzīvu šūnu testus, pētnieki var ātri noteikt AI izstrādāto molekulu efektivitāti specifisku olbaltumvielu mērķu inhibēšanā, potenciāli samazinot zāļu validācijas procesu no 4–5 gadiem līdz tikai mēnešiem.
Atbildības noraidīšana
Atbilstīgi Uzticības projekta vadlīnijas, lūdzu, ņemiet vērā, ka šajā lapā sniegtā informācija nav paredzēta un to nedrīkst interpretēt kā juridisku, nodokļu, ieguldījumu, finanšu vai jebkāda cita veida padomu. Ir svarīgi ieguldīt tikai to, ko varat atļauties zaudēt, un meklēt neatkarīgu finanšu padomu, ja jums ir šaubas. Lai iegūtu papildinformāciju, iesakām skatīt pakalpojumu sniegšanas noteikumus, kā arī palīdzības un atbalsta lapas, ko nodrošina izdevējs vai reklāmdevējs. MetaversePost ir apņēmies sniegt precīzus, objektīvus pārskatus, taču tirgus apstākļi var tikt mainīti bez iepriekšēja brīdinājuma.
Par Autors
Kumars ir pieredzējis tehnoloģiju žurnālists ar specializāciju AI/ML dinamiskos krustpunktos, mārketinga tehnoloģijās un tādās jaunās jomās kā kriptovalūta, blokķēde un NFTs. Ar vairāk nekā 3 gadu pieredzi šajā nozarē Kumar ir izveidojis pierādītus sasniegumus pārliecinošu stāstījumu veidošanā, ieskatu interviju vadīšanā un visaptverošu ieskatu sniegšanā. Kumar kompetence slēpjas augstas ietekmes satura, tostarp rakstu, ziņojumu un pētījumu publikāciju veidošanā ievērojamām nozares platformām. Ar unikālu prasmju kopumu, kas apvieno tehniskās zināšanas un stāstu stāstīšanu, Kumars izceļas ar sarežģītu tehnoloģisku koncepciju nodošanu dažādām auditorijām skaidrā un saistošā veidā.
Vairāk rakstus
Kumars ir pieredzējis tehnoloģiju žurnālists ar specializāciju AI/ML dinamiskos krustpunktos, mārketinga tehnoloģijās un tādās jaunās jomās kā kriptovalūta, blokķēde un NFTs. Ar vairāk nekā 3 gadu pieredzi šajā nozarē Kumar ir izveidojis pierādītus sasniegumus pārliecinošu stāstījumu veidošanā, ieskatu interviju vadīšanā un visaptverošu ieskatu sniegšanā. Kumar kompetence slēpjas augstas ietekmes satura, tostarp rakstu, ziņojumu un pētījumu publikāciju veidošanā ievērojamām nozares platformām. Ar unikālu prasmju kopumu, kas apvieno tehniskās zināšanas un stāstu stāstīšanu, Kumars izceļas ar sarežģītu tehnoloģisku koncepciju nodošanu dažādām auditorijām skaidrā un saistošā veidā.
