«`html
Трансформация разработки лекарств с помощью ИИ
Генеративный дизайн лекарств предлагает новый подход к разработке соединений, нацеленных на патогенные белки. Это позволяет исследовать широкий химический спектр и открывать новые терапевтические агенты. В отличие от традиционных методов, таких как высокопроизводительный скрининг, генеративные модели могут создавать совершенно новые молекулы с определёнными фармакологическими свойствами.
Преимущества и вызовы
Эта способность особенно полезна для борьбы с лекарственной устойчивостью и разработки соединений для белков, для которых нет жизнеспособных кандидатов. Однако многие созданные молекулы имеют ограниченное практическое применение из-за узкой концентрации на специфических свойствах, что ограничивает их вклад в общий процесс открытия лекарств.
Недавние достижения
Совсем недавно достижения в области глубокого обучения привели к появлению новых генеративных моделей, таких как автогрессивные модели, GAN, VAE и диффузионные модели. Эти методы значительно увеличивают потенциал целенаправленного дизайна лекарств, открывая доступ к ранее неизученным химическим классам.
Метод TamGen
Исследователи из Microsoft Research AI for Science разработали TamGen, метод генерации молекул, учитывающий целевые белки, с использованием модели химического языка, похожей на GPT. TamGen генерирует соединения, представляя молекулы в формате SMILES, и применяет модули для кодирования целевых белков и доработки соединений.
Применение в разработке антибиотиков
В исследовании противотуберкулезных препаратов TamGen выявил 14 соединений, нацеленных на протеазу ClpP, из которых наиболее эффективное показало IC50 1.9 μM. Этот подход улучшает качество молекул, балансируя фармакологическую активность и синтетическую доступность, демонстрируя потенциал TamGen для разработки новых кандидатов в области антибиотиков.
Эффективность и скорость
TamGen объединяет модель химического языка, основанную на GPT, и кодировщик белков на основе Transformer. Это решение генерирует молекулы с высокой скоростью — в 85–394 раза быстрее, чем другие методы. Применение к протеазе ClpP показало уникальные ингибиторы с низкими значениями IC50, что подтверждает его эффективность.
Заключение
Разработка соединений с высокой связывающей способностью к патогенным белкам может ускорить открытие лекарств с помощью генеративного ИИ. TamGen достиг передовых результатов, идентифицируя мощные ингибиторы протеазы ClpP. Его успех основан на трёх аспектах: высококачественном декодере соединений, эффективном представлении белковых карманов и возможности итеративной доработки соединений.
Будущее и улучшения
Несмотря на инновации, остаются вызовы, такие как ограниченные данные in vivo и задержки в синтезе. Будущие улучшения направлены на интеграцию методов 3D-генерации и обучение с подкреплением для повышения стабильности и эффективности.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), грамотно используйте TamGen.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации и какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ. Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно, начиная с малого проекта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в наш Телеграм-канал.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru — будущее уже здесь!
«`
