Pētnieki ir atraduši jaunu uz AI balstītu proteīnu prognozēšanas paņēmienu, kas varētu pilnībā mainīt zāļu izstrādes nozari. Izmantojot AlphaFold 2 iespējas, šī jaunā pieeja, ko radījis doktora grāda kandidāts Gabriels Monteiro da Silva no Brauna universitātes, ātri prognozē dažādas olbaltumvielu struktūras. Izprotot olbaltumvielu struktūru sarežģīto dinamiku un radot jaunus terapeitiskās iejaukšanās veidus, šī pieeja var radīt revolūciju nozarē.
Uz AI balstītas olbaltumvielu dinamikas izpratnes uzlabošana
Šīs jaunās pieejas galvenā sastāvdaļa ir tās spēja ticami prognozēt proteīnu konformāciju relatīvās populācijas, pārsniedzot tradicionālās statiskās modelēšanas ierobežojumus. Olbaltumvielu dinamika ir pētījuma priekšmets, ko Monteiro da Silva un kolēģi ir zinātniski progresējuši, izmantojot AlphaFold 2, kas ir labi pazīstama ar savu precizitāti olbaltumvielu struktūru prognozēšanā.
Šis darbs pētniekiem piedāvā visaptverošu izpratni par olbaltumvielu aktivitāti laika gaitā, kam ir nozīmīgas sekas zāļu izstrādē.
Validācija un sekas
Pētnieki salīdzināja savus eksperimentālos datus, lai iegūtu apstiprinājumu savai prognozēšanas metodei. Viņu izdarītos pieņēmumus apstiprināja kodolmagnētiskās rezonanses eksperimenti. Demonstrējot AI virzītās pieejas efektivitāti, viņi sasniedza izcilu 80% precizitātes līmeni. Šī apstiprināšana uzsver tehnoloģijas uzticamību un tās potenciālu paātrināt zāļu izstrādes procedūras. Šie rezultāti parāda, kā šī pieeja var progresēt zinātniskos pētījumos, kā arī reālās pasaules lietojumos.
Turklāt šī stratēģija ir daudz efektīvāka un rentablāka nekā pašreizējās skaitļošanas metodes, kas ir bēdīgi slavenas ar to, ka tām ir nepieciešami daudz resursu. Monteiro da Silva uzsver, cik dārgas un laikietilpīgas var būt vecās metodes, uzsverot, cik steidzami ir jāatrod mērogojamas alternatīvas. Šī pieeja sola veicināt zinātnisko izpēti, paātrinot augstas caurlaidības analīzi, jo īpaši, ja runa ir par olbaltumvielu sarežģītās dinamikas izpratni slimību situācijās.
Mēs gatavojamies sākt jaunu nodaļu zāļu izstrādes vēsturē, ko raksturos milzīgs ātrums un precizitāte, pateicoties AI darbināma proteīnu prognozēšanas rīka parādīšanās. Pētnieki pašlaik spekulē par to, kā šī jaunā pieeja varētu ietekmēt farmaceitisko un bioloģisko produktu attīstību. Lai gan satraukums par šiem notikumiem pieaug, ir patiesa sajūta, ka jāgaida papildu pētījumi, kas varētu radīt labākas terapijas vai, iespējams, izārstēt. Ir daudz aizraujošu iespēju veikt revolucionārus atklājumus, kas varētu uzlabot daudzu cilvēku dzīvi, kamēr mēs vēl esam dzīvi šajā apbrīnojamajā laikā.
Avots: https://www.cryptopolitan.com/ai-based-protein-prediction-drug-discovery/