Insilico Medicine 與多倫多大學合作開發針對「不可成藥」癌症標靶的人工智慧藥物
簡單來說
多倫多大學與 Insilico Medicine 合作，針對「無法成藥」的癌症目標開發人工智慧醫療解決方案。
多倫多大學教授 Igor Stagljar 與 矽醫學是一家由人工智慧驅動的藥物發現公司，瞄準「不可成藥」的癌症目標——傳統療法無法解決的目標。
該實驗室使用基於活細胞的檢測來測試 Insilico 的人工智慧設計分子針對這些不可成藥標靶的有效性。
「多達 85% 的人類蛋白質被認為是『不可成藥』的，這意味著它們無法使用識別結合位點並設計與該口袋結合以誘導治療反應的分子的標準方法來靶向它們，」 AI 平台負責人兼Insilico Medicine Canada 總裁Petrina Kamya 表示 Metaverse Post.
「無論原因是什麼，數據和 AI 提供解決方案。人工智慧可以找到以前未公開的目標——例如淺結合袋——並設計一種可以抑制它的新分子，或者使用我們設定的特定參數設計一種能夠幹擾蛋白質-蛋白質相互作用的分子，”她補充道。
Stagljar 的實驗室專注於識別導致癌症等疾病的異常蛋白質-蛋白質相互作用 (PPI)，他認為這是藥物開發中一個有吸引力的選擇。
多倫多大學生物化學家和分子遺傳學教授 Igor Stagljaar 在解釋人工智慧的作用時表示，人工智慧利用大量生物數據集和優先演算法來識別具有挑戰性目標的小分子抑制劑。 AI工具 分析複雜的生物數據，如基因組序列和蛋白質結構，有助於精確的目標識別。
「它們預測分子相互作用，簡化化合物選擇，並加快化學庫的虛擬篩選。此外，人工智慧驅動的藥物資料庫分析確定了重新利用藥物、加速開發的機會，」他補充道。
兩個團隊都從不可成藥的標靶開始，例如 KRAS，這是最常見的突變癌症蛋白之一，由於其口袋較淺，因此很難對其進行藥物治療。 Insilico 利用其端到端人工智慧平台「想像」新分子，這些分子旨在抑制這一困難目標，並經過優化以具有成功藥物所需的特性，包括代謝穩定性、效力和安全性。
「我們利用我們的平台利用人工智慧設計新型癌症治療方法取得了巨大成功。我們管道中的31 種AI 設計藥物中的大多數都在癌症領域，其中包括一種用於乳腺癌的KAT6 抑製劑，該抑製劑與Menarini Group 達成了一項重要許可協議，以及一種USP1 抑制劑，該抑制劑專為BRCA 突變腫瘤而設計，該抑制劑也出現在乳腺癌，這是與 Exelixis 達成的一項重大交易的主題，」Insilico 的 Petrina Kamya 說。
活細胞檢測透過人工智慧整合推動藥物發現
在此次合作下，正在使用包括 MaMTH-DS 和 SIMPL 在內的兩種檢測方法。 MaMTH-DS 是一個用於識別和監測PPI 的活細胞藥物篩選平台，而SIMPL 使用分裂內含肽（一種在許多細胞中天然存在的具有獨特性質的蛋白質）作為感測器，用於檢測任何人體蛋白質中的PPI。細胞系。
「這些檢測與 InSilico Medicine 的 支持AI 工具，促進快速生成具有所需藥理特性的新型化合物，包括選擇性、效力和適當的 ADME，從而推進藥物發現工作，」Stagljar 教授告訴我們 Metaverse Post.
活細胞檢測提供 數據 關於小分子在生物環境中的結合程度及其細胞滲透性和毒性，與傳統試管測定相比具有優勢。
此外，透過活細胞檢測，研究人員可以快速確定人工智慧設計的分子抑制特定蛋白質標靶的功效，從而可能將藥物驗證過程從 4-5 年縮短到幾個月。
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關於作者
Kumar 是一位經驗豐富的科技記者，專門研究人工智慧/機器學習、行銷技術以及加密貨幣、區塊鏈和人工智慧等新興領域的動態交叉領域。 NFTs。 Kumar 擁有超過 3 年的行業經驗，在撰寫引人入勝的敘述、進行富有洞察力的採訪和提供全面的見解方面建立了良好的記錄。 Kumar 的專長在於製作高影響力的內容，包括為著名產業平台製作文章、報告和研究出版物。 庫馬爾擁有結合技術知識和講故事的獨特技能，擅長以清晰且引人入勝的方式向不同的受眾傳達複雜的技術概念。
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