Հետազոտողները հայտնաբերել են արհեստական ինտելեկտի վրա հիմնված սպիտակուցի կանխատեսման նոր տեխնիկա, որը կարող է ամբողջությամբ փոխել դեղերի մշակման արդյունաբերությունը: Օգտագործելով AlphaFold 2-ի հնարավորությունները՝ այս նոր մոտեցումը, որը ստեղծվել է Բրաունի համալսարանի թեկնածու Գաբրիել Մոնտեյրո դա Սիլվայի կողմից, արագորեն կանխատեսում է մի շարք սպիտակուցային կառուցվածքներ: Հասկանալով սպիտակուցային կառուցվածքների բարդ դինամիկան և ստեղծելով նոր ուղիներ թերապևտիկ միջամտության համար՝ այս մոտեցումը ոլորտը հեղափոխելու ներուժ ունի:
AI-ի վրա հիմնված սպիտակուցի դինամիկայի ըմբռնումը առաջընթաց
Այս նոր մոտեցման հիմնական բաղադրիչը սպիտակուցների կոնֆորմացիաների հարաբերական պոպուլյացիաները հուսալիորեն կանխատեսելու նրա կարողությունն է՝ ավանդական ստատիկ մոդելավորման սահմանափակումներից դուրս: Սպիտակուցի դինամիկան ուսումնասիրության առարկա է, որը Մոնտեյրո դա Սիլվան և գործընկերները գիտական առաջընթաց են գրանցել AlphaFold 2-ի օգտագործման միջոցով, որը հայտնի է սպիտակուցային կառուցվածքները կանխատեսելու իր ճշգրտությամբ:
Այս աշխատանքը հետազոտողներին առաջարկում է ժամանակի ընթացքում սպիտակուցային ակտիվության համապարփակ ըմբռնում, ինչը կարևոր հետևանքներ ունի դեղերի մշակման համար:
Վավերացում և հետևանքներ
Հետազոտողները համեմատել են իրենց փորձարարական տվյալները՝ իրենց կանխատեսման մեթոդի վավերացում ստանալու համար: Նրանց արած ենթադրությունները հաստատվել են միջուկային մագնիսական ռեզոնանսային փորձերով։ Ցույց տալով AI-ի վրա հիմնված իրենց մոտեցման արդյունավետությունը՝ նրանք հասել են ակնառու 80% ճշգրտության ցուցանիշի: Այս վավերացումը ընդգծում է տեխնոլոգիայի վստահելիությունը և դեղերի մշակման ընթացակարգերն արագացնելու ներուժը: Այս արդյունքները ցույց են տալիս, թե ինչպես է մոտեցումը կարող առաջադիմել գիտական հետազոտությունների, ինչպես նաև իրական աշխարհի կիրառման համար:
Բացի այդ, այս ռազմավարությունը շատ ավելի արդյունավետ և ծախսարդյունավետ է, քան ներկայիս հաշվողական տեխնիկան, որոնք տխրահռչակ են շատ ռեսուրսներ պահանջելու համար: Մոնտեյրո դա Սիլվան ընդգծում է, թե որքան թանկ և ժամանակատար կարող են լինել հին մեթոդները՝ ընդգծելով, թե որքան հրատապ է ընդլայնվող այլընտրանքներ գտնելը: Այս մոտեցումը խոստանում է առաջ մղել գիտական հետազոտությունները՝ արագացնելով բարձր արդյունավետության վերլուծությունը, հատկապես երբ խոսքը վերաբերում է հիվանդության իրավիճակներում սպիտակուցների բարդ դինամիկան հասկանալուն:
Մենք պատրաստվում ենք սկսել նոր գլուխ դեղերի զարգացման պատմության մեջ, որը բնութագրվելու է հսկայական արագությամբ և ճշգրտությամբ՝ շնորհիվ AI-ի վրա աշխատող սպիտակուցների կանխատեսման գործիքի: Հետազոտողները ներկայումս ենթադրում են, թե ինչպես կարող է այս նոր մոտեցումը ազդել դեղագործական և կենսաբանական արտադրանքի զարգացման վրա: Թեև այս զարգացումների վերաբերյալ ոգևորությունը աճում է, կա լրացուցիչ հետազոտության սպասելու իրական զգացում, որը կարող է հանգեցնել ավելի լավ թերապիայի կամ գուցե բուժման: Կան բազմաթիվ հետաքրքիր հնարավորություններ բեկումնային հայտնագործությունների համար, որոնք կարող են բարելավել շատ մարդկանց կյանքը, քանի դեռ մենք կենդանի ենք այս զարմանալի ժամանակաշրջանում:
Աղբյուր՝ https://www.cryptopolitan.com/ai-based-protein-prediction-drug-discovery/