Изследователите са открили нова техника за прогнозиране на протеини, базирана на AI, която може напълно да промени индустрията за разработване на лекарства. Използвайки възможностите на AlphaFold 2, този нов подход – създаден от кандидата за докторска степен Габриел Монтейро да Силва от университета Браун – бързо предсказва набор от протеинови структури. Чрез разбирането на сложната динамика на протеиновите структури и създаването на нови пътища за терапевтична интервенция, този подход има потенциала да революционизира сектора.
Усъвършенстване на разбирането на динамиката на протеините, базирано на AI
Ключовият компонент на този нов подход е неговият капацитет за надеждно прогнозиране на относителните популации на протеинови конформации, извън ограниченията на традиционното статично моделиране. Динамиката на протеините е предмет на изследване, което Монтейро да Силва и колегите са напреднали научно чрез използването на AlphaFold 2, който е добре известен със своята точност при прогнозиране на протеиновите структури.
Тази работа предлага цялостно разбиране на протеиновата активност във времето на изследователите, което има важни последици за разработването на лекарства.
Валидиране и последици
Изследователите сравняват своите експериментални данни, за да получат валидация за своя метод за прогнозиране. Предположенията, които направиха, бяха подкрепени от експерименти с ядрено-магнитен резонанс. Демонстрирайки ефективността на техния подход, управляван от изкуствен интелект, те постигнаха изключителна степен на точност от 80%. Това валидиране подчертава надеждността на технологията и нейния потенциал да ускори процедурите за разработване на лекарства. Тези резултати показват как подходът може да напредне в научните изследвания, както и в приложенията в реалния свят.
Също така, тази стратегия е много по-ефективна и рентабилна от настоящите изчислителни техники, които са скандално известни с това, че изискват много ресурси. Монтейро да Силва подчертава колко скъпи и отнемащи време могат да бъдат старите методи, подчертавайки колко спешно е да се намерят мащабируеми алтернативи. Този подход обещава да подобри научните изследвания чрез ускоряване на високопроизводителния анализ, особено когато става въпрос за разбиране на сложната динамика на протеините в болестни ситуации.
Ние сме на път да започнем нова глава в историята на разработването на лекарства, която ще се характеризира с огромна бързина и точност благодарение на появата на базиран на AI инструмент за прогнозиране на протеини. Изследователите в момента спекулират как този нов подход може да повлияе на развитието на фармацевтични и биологични продукти. Въпреки че вълнението от тези разработки нараства, има истинско усещане за очакване на допълнителни изследвания, които могат да доведат до по-добри терапии или може би до излекуване. Има много вълнуващи възможности за новаторски открития, които биха могли да подобрят живота на много хора, докато сме все още живи в това невероятно време.
Източник: https://www.cryptopolitan.com/ai-based-protein-prediction-drug-discovery/