Insilico Medicine 与多伦多大学合作开发针对“不可成药”癌症靶点的人工智能药物
简单来说
多伦多大学与 Insilico Medicine 合作，针对“无法成药”的癌症目标开发人工智能医疗解决方案。
多伦多大学教授 Igor Stagljar 与 硅医学是一家人工智能驱动的药物发现公司，瞄准“不可成药”的癌症目标——传统疗法无法解决的目标。
该实验室使用基于活细胞的检测来测试 Insilico 的人工智能设计分子针对这些不可成药靶标的有效性。
“多达 85% 的人类蛋白质被认为是‘不可成药’的，这意味着它们无法使用识别结合位点并设计与该口袋结合以诱导治疗反应的分子的标准方法来靶向它们，” AI 平台负责人兼 Insilico Medicine Canada 总裁 Petrina Kamya 表示 Metaverse Post.
“无论原因是什么，数据和 AI 提供解决方案。人工智能可以找到以前未公开的目标——例如浅结合袋——并设计一种可以抑制它的新分子，或者使用我们设定的特定参数设计一种能够干扰蛋白质-蛋白质相互作用的分子，”她补充道。
Stagljar 的实验室专注于识别导致癌症等疾病的异常蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI)，他认为这是药物开发中一个有吸引力的选择。
多伦多大学生物化学家和分子遗传学教授 Igor Stagljaar 在解释人工智能的作用时表示，人工智能利用大量生物数据集和先进算法来识别具有挑战性目标的小分子抑制剂。 AI工具 分析复杂的生物数据，如基因组序列和蛋白质结构，有助于精确的目标识别。
“它们预测分子相互作用，简化化合物选择，并加快化学库的虚拟筛选。此外，人工智能驱动的药物数据库分析确定了重新利用药物、加速开发的机会，”他补充道。
两个团队都从不可成药的靶点开始，例如 KRAS，这是最常见的突变癌症蛋白之一，由于其口袋较浅，因此很难对其进行药物治疗。 Insilico 利用其端到端人工智能平台“想象”新分子，这些分子旨在抑制这一困难目标，并经过优化以具有成功药物所需的特性，包括代谢稳定性、效力和安全性。
“我们利用我们的平台利用人工智能设计新型癌症治疗方法取得了巨大成功。我们管道中的 31 种 AI 设计药物中的大多数都在癌症领域，其中包括一种用于乳腺癌的 KAT6 抑制剂，该抑制剂与 Menarini Group 达成了一项重要许可协议，以及一种 USP1 抑制剂，该抑制剂专为 BRCA 突变肿瘤而设计，该抑制剂也出现在乳腺癌，这是与 Exelixis 达成的一项重大交易的主题，”Insilico 的 Petrina Kamya 说道。
活细胞检测通过人工智能集成推动药物发现
在此次合作下，正在使用包括 MaMTH-DS 和 SIMPL 在内的两种检测方法。 MaMTH-DS 是一个用于识别和监测 PPI 的活细胞药物筛选平台，而 SIMPL 使用分裂内含肽（一种在许多细胞中天然存在的具有独特性质的蛋白质）作为传感器，用于检测任何人体蛋白质中的 PPI。细胞系。
“这些检测与 InSilico Medicine 的 支持AI 工具，促进快速生成具有所需药理特性的新型化合物，包括选择性、效力和适当的 ADME，从而推进药物发现工作，”Stagljar 教授告诉我们 Metaverse Post.
活细胞检测提供 data 关于小分子在生物环境中的结合程度及其细胞渗透性和毒性，与传统试管测定相比具有优势。
此外，通过活细胞检测，研究人员可以快速确定人工智能设计的分子抑制特定蛋白质靶标的功效，从而可能将药物验证过程从 4-5 年缩短到几个月。
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