Открытие лекарств на основе ИИ от Pfizer и Австрийского института готово трансформировать здравоохранение

Pfizer, ведущая фармацевтическая компания, и Исследовательский центр молекулярной медицины Австрийской академии наук (CeMM) разработали метод открытия лекарств на основе ИИ. Этот новаторский подход, ставший результатом прорывных усилий, потенциально может сократить период, в течение которого идентифицируется активное вещество с терапевтическим потенциалом, что является самым значительным достижением в области фармацевтических исследований.

Открыто открытие лекарств на основе ИИ

в журнале The Science, команда исследователей CeMM создала платформу машинного обучения на основе ИИ, способную отображать предпочтения связывания сотен небольших молекул с тысячами разнообразных человеческих белков. Эта инновационная платформа создает богатые данные о взаимодействиях небольших молекул и белков для поддержания базы данных, которая представляет собой ключевую отправную точку для ускорения исследований лекарств.

В информации о разработке лекарств существует пробел в отношении того, как малые молекулы взаимодействуют с белками человека. Эта взаимосвязь не была широко изучена. Хотя малые молекулы являются одним из ключевых компонентов разработки лекарств, лишь малая часть белков человека, также известных как лиганды, делает терапевтическое и научное продвижение инноваций и фундаментального понимания сложной задачей.

Беспрецедентный масштаб и влияние

Ученые применили стратегию химической протеомики, используя около 407 различных фрагментов малых молекул-лигандов для нацеливания на области белков человека. Используя этот подход, они обнаружили почти 47,7 тысяч точных взаимодействий белок-лиганд, относящихся к 2600 различным белкам. Интересно, что почти 90% образующихся белков не имеют известных лигандов, что является большим достижением совместной работы.

Это исследование имеет академическое значение и более широкие последствия для перевода в лечение белковых мишеней путем синтеза аналогов лигандов. Кроме того, большие данные сыграли важную роль в создании структур компьютерного обучения, способных предсказывать поведение малых молекул в биологических системах. Это значительно способствовало научным исследованиям.

Открытый доступ и совместные усилия

Новый научный подход открытой науки лежит в основе этой совместной инициативы. Все модели и данные, созданные в рамках этого проекта, доступны бесплатно для всего научного сообщества. Эти ресурсы, объединенные общей целью борьбы с инфекциями, устойчивыми к лекарствам, вероятно, стимулируют сотрудничество и внесут вклад в коллективное продвижение процесса открытия лекарств. Ученые могут получить доступ к богатству информации от CeMM и Pfizer через удобный веб-интерфейс, что способствует дальнейшим инновациям и открытиям.

Партнерство Pfizer и CeMM символизирует сдвиг парадигмы в разработке терапевтических средств. Оно использует искусственный интеллект и машинное обучение для более быстрой настройки процессов до момента обнаружения лекарств для лечения. Эта новаторская работа окажет наибольшее влияние на фармацевтическую промышленность, поскольку имеет потенциал прояснить механизм(ы) взаимодействия белков и малых молекул.

Привлечение крупных игроков фармацевтической промышленности и присоединение академических учреждений в качестве партнеров будет иметь все большее значение в будущем в усилиях по поддержанию инноваций и решению медицинских проблем, требующих внимания. Работа, только что выполненная Pfizer и CeMM, подтверждает тот факт, что в таком сотрудничестве есть большой потенциал, который может сделать эпоху разработки новых лекарств реальностью.