AI sistēma identificēja potenciālu jaunu medikamentu tikai 46 dienu laikā

Kategorija: Mākslīgais intelekts Ievietots 03. septembris

Šī pieeja ir balstīta uz divām populārām AI metodēm: ģeneratīviem pretrunīgiem tīkliem un pastiprinošu mācīšanos.

Ziņas: AI pharma startup Insilico Medicine komanda, strādājot ar Toronto Universitātes pētniekiem, aizņēma 21 dienu, lai izveidotu 30 000 modeļu molekulām, kuru mērķis ir proteīns, kas saistīts ar fibrozi (audu rētas). Viņi laboratorijā sintezēja sešas no šīm molekulām un pēc tam pārbaudīja divas šūnās; visdaudzsološākais tika pārbaudīts ar pelēm. Pētnieki secināja, ka tas ir spēcīgs pret olbaltumvielām un parādīja zālēm līdzīgas īpašības. Kopumā process aizņēma tikai 46 dienas. Pētījums tika publicēts Dabas biotehnoloģija šonedēļ.

Metode: Sistēma pārbauda iepriekšējos pētījumus un patentus attiecībā uz molekulām, par kurām zināms, ka tās darbojas pret narkotiku mērķi, piešķirot prioritāti jaunām struktūrām, kuras varētu sintezēt laboratorijā. Tas ir līdzīgi tam, ko cilvēku ķīmiķis varētu darīt, lai meklētu jaunas terapijas, tikai daudz ātrāk.

Konteksts: Jaunu zāļu laišana tirgū ir ļoti dārga un laikietilpīga: tas var aizņemt 10 gadus un izmaksāt pat 2,6 miljardus ASV dolāru, un lielākajai daļai kandidātu testēšanas stadijā neveicas, liecina Tufts Zāļu attīstības pētījumu centrs . Tāpēc nav brīnums, ka notiek tik daudz darba pie AI izmantošanas procesa paātrināšanai. DeepMind ir viens no uzņēmumiem, kas pēta farmaceitiskos pētījumus kā potenciālu savu algoritmu iespēju.

Piesardzības vārds: Lai gan pētījums izskatās daudzsološs, tas joprojām ir ļoti liels koncepcijas pierādījums. Mēs esam tālu no AI izstrādātu zāļu radīšanas, nemaz nerunājot par to pārdošanu pacientiem. Mēs izpētījām šo problēmu šajā rakstā no mūsu TR10 izdevuma šī gada sākumā.

Reģistrējieties šeit, lai saņemtu mūsu ikdienas biļetenu The Download, lai saņemtu jaunākās obligāti lasāmās ziņas no jauno tehnoloģiju pasaules.