Insilico Medicine e Universidade de Toronto fazem parceria para desenvolver medicamentos de IA para alvos “indruggáveis” do câncer
Em Breve
A Universidade de Toronto fez parceria com a Insilico Medicine para desenvolver soluções médicas baseadas em IA para alvos de câncer “invencíveis”.
O professor da Universidade de Toronto, Igor Stagljar, firmou parceria com Medicina Insílica, uma empresa de descoberta de medicamentos baseada em IA, para atingir alvos de câncer “indruggáveis” – aqueles que a terapêutica convencional não conseguiu resolver.
O laboratório usa ensaios baseados em células vivas para testar a eficácia das moléculas projetadas por IA da Insilico contra esses alvos invencíveis.
“Acredita-se que até 85% de todas as proteínas humanas sejam “invencíveis”, o que significa que não podem ser direcionadas usando a abordagem padrão de identificação de um local de ligação e design de uma molécula que se ligará a essa bolsa para induzir uma resposta terapêutica”, Petrina Kamya, chefe de plataformas de IA e presidente da Insilico Medicine Canada, disse Metaverse Post.
“Seja qual for a causa, os dados e AI oferecer uma solução. A IA pode encontrar alvos anteriormente não divulgados – como uma bolsa de ligação rasa – e projetar uma nova molécula que possa inibi-la ou projetar uma molécula capaz de interferir na interação proteína-proteína usando os parâmetros específicos que definimos”, acrescentou ela.
O laboratório de Stagljar se concentra na identificação de interações aberrantes proteína-proteína (PPIs) que contribuem para doenças como o câncer e ele considera isso uma opção atraente no desenvolvimento de medicamentos.
Explicando o papel da IA, Igor Stagljaar, bioquímico e professor de geneticista molecular da Universidade de Toronto, disse que a IA aproveita vastos conjuntos de dados biológicos e algoritmos avançados para identificar inibidores de moléculas pequenas para alvos desafiadores. Ferramentas AI analise dados biológicos complexos, como sequências genômicas e estruturas proteicas, auxiliando na identificação precisa do alvo.
“Eles prevêem interações moleculares, agilizam a seleção de compostos e agilizam a triagem virtual de bibliotecas químicas. Além disso, a análise de bases de dados de medicamentos orientada pela IA identifica oportunidades para reaproveitar medicamentos, acelerando o desenvolvimento”, acrescentou.
Ambas as equipes começam com um alvo invencível – como o KRAS, uma das proteínas cancerígenas mais frequentemente mutadas, que tem sido difícil de drogar devido à sua bolsa rasa. A Insilico usa sua plataforma de IA ponta a ponta para “imaginar” novas moléculas projetadas para inibir esse alvo difícil, otimizadas para terem as características necessárias para serem medicamentos bem-sucedidos – incluindo estabilidade metabólica, potência e segurança.
“Tivemos grande sucesso ao usar nossa plataforma para projetar novos tratamentos contra o câncer usando IA. A maioria dos 31 medicamentos projetados por IA em nosso pipeline estão na área do câncer – incluindo um inibidor KAT6 para câncer de mama que levou a um importante acordo de licença com o Grupo Menarini, e um inibidor USP1, projetado para tumores mutantes BRCA, também observados em câncer de mama, que foi objeto de um acordo significativo com a Exelixis”, disse Petrina Kamya da Insilico.
Ensaios de células vivas impulsionam a descoberta de medicamentos com integração de IA
No âmbito desta colaboração, estão sendo utilizados dois ensaios, incluindo MaMTH-DS e SIMPL. MaMTH-DS é uma plataforma de triagem de drogas em células vivas para identificar e monitorar IBPs, enquanto o SIMPL usa uma inteína dividida (um tipo de proteína com propriedades únicas que ocorre naturalmente em muitas células) como um sensor para detecção de IBP em qualquer proteína humana em qualquer linha celular.
“Esses ensaios, quando combinados com os testes da InSilico Medicine Habilitado para AI ferramentas, facilitam a rápida geração de novos compostos químicos com propriedades farmacológicas desejáveis, incluindo seletividade, potência e ADME apropriado, avançando assim os esforços de descoberta de medicamentos”, disse o professor Stagljar Metaverse Post.
Os ensaios de células vivas fornecem dados, sobre quão bem uma pequena molécula se liga em um ambiente biológico, bem como sua permeabilidade e toxicidade celular, oferecendo vantagens em relação aos ensaios tradicionais em tubos de ensaio.
Além disso, com ensaios de células vivas, os pesquisadores podem determinar rapidamente a eficácia de moléculas projetadas por IA na inibição de alvos proteicos específicos, reduzindo potencialmente o processo de validação de medicamentos de 4-5 anos para apenas alguns meses.
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Sobre o autor
Kumar é um jornalista de tecnologia experiente com especialização nas interseções dinâmicas de IA/ML, tecnologia de marketing e campos emergentes como criptografia, blockchain e NFTS. Com mais de 3 anos de experiência no setor, Kumar estabeleceu um histórico comprovado na elaboração de narrativas convincentes, na condução de entrevistas perspicazes e no fornecimento de insights abrangentes. A experiência de Kumar reside na produção de conteúdo de alto impacto, incluindo artigos, relatórios e publicações de pesquisa para plataformas importantes do setor. Com um conjunto único de habilidades que combina conhecimento técnico e narrativa, Kumar se destaca na comunicação de conceitos tecnológicos complexos para diversos públicos de maneira clara e envolvente.
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