Insilico Medicine și Universitatea din Toronto se asociază pentru a dezvolta medicamente cu inteligență artificială pentru ținte de cancer „nedrogabile”
Pe scurt
Universitatea din Toronto a încheiat un parteneriat cu Insilico Medicine pentru a dezvolta soluții medicale bazate pe inteligență artificială pentru ținte de cancer „nedrogabile”.
Profesorul Igor Stagljar de la Universitatea din Toronto a încheiat un parteneriat cu Medicina Insilico, o companie de descoperire a medicamentelor condusă de inteligență artificială, pentru a viza țintele cancerului „nedrogabile” - acelea pe care terapiile convenționale nu le-au putut aborda.
Laboratorul folosește teste pe bază de celule vii pentru a testa eficacitatea moleculelor Insilico proiectate de IA împotriva acestor ținte nedrogabile.
„Se crede că 85% din toate proteinele umane sunt „nedrogabile”, ceea ce înseamnă că nu pot fi vizate folosind abordarea standard de identificare a unui loc de legare și proiectarea unei molecule care se va lega de acel buzunar pentru a induce un răspuns terapeutic.” Petrina Kamya, șefa Platformelor AI și președintele Insilico Medicine Canada, a declarat Metaverse Post.
„Orice cauză, date și AI ofera o solutie. AI poate găsi ținte nedezvăluite anterior - cum ar fi un buzunar de legare puțin adânc - și poate proiecta o nouă moleculă care o poate inhiba sau poate proiecta o moleculă capabilă să interfereze în interacțiunea proteină-proteină folosind parametrii specifici pe care i-am stabilit", a adăugat ea.
Laboratorul lui Stagljar se concentrează pe identificarea interacțiunilor proteine-proteine (IPP) aberante care contribuie la boli precum cancerul și el consideră că este o opțiune atractivă în dezvoltarea medicamentelor.
Explicând rolul AI, Igor Stagljaar, profesor de biochimist și genetician molecular la Universitatea din Toronto, a spus că AI folosește seturi de date biologice vaste și algoritmi avansați pentru a identifica inhibitori de molecule mici pentru ținte provocatoare. Instrumente AI analizați date biologice complexe, cum ar fi secvențele genomice și structurile proteinelor, ajutând la identificarea precisă a țintei.
„Ei prezic interacțiunile moleculei, eficientizează selecția compușilor și accelerează screening-ul virtual al bibliotecilor chimice. Mai mult decât atât, analiza bazată pe inteligență artificială a bazelor de date de medicamente identifică oportunități de reutilizare a medicamentelor, accelerând dezvoltarea”, a adăugat el.
Ambele echipe încep cu o țintă nedrogabilă - cum ar fi KRAS, una dintre proteinele canceroase cu cele mai frecvente mutații, care a fost dificil de medicamentat din cauza buzunarelor sale puțin adânci. Insilico își folosește platforma AI end-to-end pentru a „imagina” noi molecule care sunt concepute pentru a inhiba această țintă dificilă, care sunt optimizate pentru a avea caracteristicile necesare pentru a fi medicamente de succes – inclusiv stabilitatea metabolică, potența și siguranța.
„Am avut un mare succes folosind platforma noastră pentru a proiecta noi tratamente pentru cancer folosind AI. Majoritatea celor 31 de medicamente concepute de IA din conducta noastră sunt în spațiul cancerului – inclusiv un inhibitor KAT6 pentru cancerul de sân care a dus la un acord de licență major cu Menarini Group și un inhibitor USP1, conceput pentru tumorile mutante BRCA, observate și în cancerul de sân, acesta a făcut obiectul unui acord semnificativ cu Exelixis”, a spus Petrina Kamya de la Insilico.
Testele cu celule vii stimulează descoperirea medicamentelor cu integrarea AI
În cadrul acestei colaborări, sunt utilizate două teste, inclusiv MaMTH-DS și SIMPL. MaMTH-DS este o platformă de screening a medicamentelor cu celule vii pentru identificarea și monitorizarea IPP, în timp ce SIMPL utilizează o inteină divizată (un tip de proteină cu proprietăți unice care apare în mod natural în multe celule) ca senzor pentru detectarea IPP în orice proteină umană din orice. linie celulara.
„Aceste teste, atunci când sunt combinate cu InSilico Medicine AI activat instrumente, facilitează generarea rapidă de noi compuși chimici cu proprietăți farmacologice dezirabile, inclusiv selectivitatea, potența și ADME adecvat, avansând astfel eforturile de descoperire a medicamentelor”, a spus profesorul Stagljar. Metaverse Post.
Testele pe celule vii oferă de date despre cât de bine se leagă o moleculă mică într-un cadru biologic, precum și despre permeabilitatea și toxicitatea sa celulară, oferind avantaje față de testele tradiționale în eprubetă.
În plus, cu testele pe celule vii, cercetătorii pot determina rapid eficacitatea moleculelor proiectate de IA în inhibarea țintelor specifice de proteine, reducând potențial procesul de validare a medicamentelor de la 4-5 ani la doar luni.
Declinare a responsabilităţii
În conformitate cu Ghidurile proiectului Trust, vă rugăm să rețineți că informațiile furnizate pe această pagină nu sunt destinate și nu trebuie interpretate ca fiind consiliere juridică, fiscală, investițională, financiară sau orice altă formă de consiliere. Este important să investești doar ceea ce îți poți permite să pierzi și să cauți sfaturi financiare independente dacă ai îndoieli. Pentru informații suplimentare, vă sugerăm să consultați termenii și condițiile, precum și paginile de ajutor și asistență furnizate de emitent sau agent de publicitate. MetaversePost se angajează să raporteze corecte, imparțial, dar condițiile de piață pot fi modificate fără notificare.
Despre autor
Kumar este un jurnalist tehnic cu experiență, cu o specializare în intersecțiile dinamice ale AI/ML, tehnologie de marketing și domenii emergente, cum ar fi cripto, blockchain și NFTs. Cu peste 3 ani de experiență în industrie, Kumar și-a stabilit o experiență dovedită în elaborarea de narațiuni convingătoare, realizarea de interviuri perspicace și furnizarea de informații cuprinzătoare. Expertiza lui Kumar constă în producerea de conținut de mare impact, inclusiv articole, rapoarte și publicații de cercetare pentru platforme proeminente din industrie. Cu un set unic de abilități care combină cunoștințele tehnice și povestirea, Kumar excelează în comunicarea conceptelor tehnologice complexe către diverse audiențe într-o manieră clară și captivantă.
Mai multe articole
Kumar este un jurnalist tehnic cu experiență, cu o specializare în intersecțiile dinamice ale AI/ML, tehnologie de marketing și domenii emergente, cum ar fi cripto, blockchain și NFTs. Cu peste 3 ani de experiență în industrie, Kumar și-a stabilit o experiență dovedită în elaborarea de narațiuni convingătoare, realizarea de interviuri perspicace și furnizarea de informații cuprinzătoare. Expertiza lui Kumar constă în producerea de conținut de mare impact, inclusiv articole, rapoarte și publicații de cercetare pentru platforme proeminente din industrie. Cu un set unic de abilități care combină cunoștințele tehnice și povestirea, Kumar excelează în comunicarea conceptelor tehnologice complexe către diverse audiențe într-o manieră clară și captivantă.
