Inovații în Inteligența Artificială pentru Descoperirea Medicamentelor
O echipă de cercetători din Statele Unite a dezvăluit o metodă inovativă de inteligență artificială (AI) ce are potențialul de a transforma procesul de descoperire a medicamentelor. Această tehnologie ar putea diminua semnificativ etapele costisitoare și laborioase din testarea tradițională, conform rapoartelor recente.
Prezentarea Modelului DrugReflector
Modelul, cunoscut sub numele de DrugReflector, a fost detaliat într-un articol publicat în revista Science. Această inteligență artificială a fost instruită pe baza unor date genetice complexe extrase din celule umane. Studiul sugerează că sistemul are capacitatea de a identifica molecule candidate de până la 17 ori mai eficient comparativ cu metodele convenționale.
Descoperirea Medicamentelor: Un Proces Tradițional
În mod tradițional, procesul de descoperire a medicamentelor implică testarea manuală a zeci sau sute de mii de compuși chimici pe celule de laborator. Această abordare se desfășoară cu scopul de a găsi un compus cu efect terapeutic. Metoda propusă de echipa de cercetători schimbă radical această paradigmă.
Echipa de Cercetare și Colaborarea cu Cellarity
Cercetarea a fost condusă de Alex Shalek, bioinginer asociat la Massachusetts Institute of Technology (MIT), care a colaborat cu compania de biotehnologie Cellarity din Somerville, Massachusetts. Aceștia au instruit DrugReflector folosind date publice despre expresia genelor, reprezentând modul în care aproape 9.600 de compuși chimici influențează activitatea genică în mai mult de 50 de tipuri celulare diferite.
Identificarea Substanțelor pentru Tratamentul Bolilor Hematologice
Modelul a fost utilizat ulterior pentru a identifica substanțe care ar putea influența producția de trombocite și celule roșii din sânge. Aceste descoperiri reprezintă un potențial punct de plecare pentru dezvoltarea de tratamente destinate bolilor hematologice.
Rezultatele Testelor de Laborator
Cercetătorii au testat 107 dintre acești compuși în laborator, iar rezultatele au confirmat că modelul AI a depășit metodele tradiționale cu o eficiență de până la 17 ori mai mare. După integrarea rezultatelor primei serii de teste în sistem, rata de succes a algoritmului s-a dublat.
Potențialul Reducerii Costurilor
Bissan Al-Lazikani, specialist în date oncologice la MD Anderson Cancer Center din Houston, a declarat că „Este posibil să testezi sute de compuși, nu milioane. Metoda are potențialul de a reduce semnificativ costurile și volumul de muncă din procesul de dezvoltare a medicamentelor.”
Eficiența Metodelor Alternativă
Al-Lazikani a subliniat că în loc să testezi un milion de compuși, este suficient să te limitezi la câteva sute, obținând o eficiență comparabilă sau chiar superioară.
Impactul asupra Terapiei pentru Diabet
Noua abordare ar putea susține laboratoarele în găsirea substanțelor chimice capabile să reprogrameze celulele stem pentru a deveni celule producătoare de insulină. Aceasta ar putea reprezenta o terapie promițătoare pentru diabet.
Limitările Actuale ale DrugReflector
Deocamdată, DrugReflector poate analiza exclusiv cei 9.600 de compuși din setul său de date inițial și nu are capacitatea de a „inventa” molecule complet noi. Obiectivul pe termen lung este dezvoltarea unui sistem capabil să prezică efectele biologice ale unei molecule pe baza structurii chimice.
Concluzii și Perspective de Viitor
Deși DrugReflector reprezintă un pas înainte important în domeniul descoperirii medicamentelor, provocările rămân. Este necesară o continuare a cercetării pentru a extinde capacitățile acestui sistem și a-i îmbunătăți randamentul. Acest tip de inovație ar putea redefine efectiv modul în care se dezvoltă medicamentele, aducând beneficii atât industriei farmaceutice, cât și pacienților.
