Tim stručnjaka s Farmakološkog fakulteta Chapel Hill Eshelman pri UNC (University of North Carolina) kreirao je softver temeljen na algoritmima umjetne inteligencije, koji je sposoban samostalno dizajnirati molekule novih, do sada nepostojećih lijekova.
Program je nazvan Reinforcement Learning for Structural Evolution (ReLeaSE), a njegovi autori tvrde da višestruko ubrzava inače mukotrpan i spor proces dizajniranja složenih farmako-biohemijskih molekula, kandidata za nove lijekove.
Umjetno inteligentni učitelj i učenik
ReLeaSE je AI-algoritam koji se sastoji od dvije uzajamno povezane višeslojne neuronske mreže (MLNN, multi-layered neural networks), hijerarhijski organizovane kao ‘učitelj’ i ‘učenik’.
“Učitelj” sadrži sintaksu i pravila tvorbe hemijskih struktura oko 1.700.000 poznatih biološki aktivnih molekula. Radom s „učiteljom“, „učenik“ svakim novim ciklusom dizajniranja novih biohemijskih molekula postaje sve bolji i učinkovitiji u „konstruiranju“ biohemijskih struktura koje imaju potencijal postati novi lijekovi.
Računaski algoritam ReLeaSE su osmislili A. Tropsha, O. Isayev i M. Popova s fakulteta Chapel Hill Eshelman, a njihovo domicilno sveučilište UNC je prijavilo patent na tu tehnologiju. Prije nepunih mjesec dana su u časopisu Science Advances objavili naučni prikaz svog koncepta stvaranja novih lijekova korištenjem umjetne inteligencije.
“Proces učenja biohemijskog dizajniranja molekula se može usporediti s procesom učenja stranog jezika: nakon što nauči molekularnu abecedu, riječi i pravila jezične konstrukcije, učenik stvara nove ‘rečenice’, odnosno molekule”, tumači Tropsha.
“Tu molekulu potom prekontroliše ‘učiteljski’ dio programa, provjeravajući njenu ispravnost u granicama ‘gramatičkih pravila’ hemijske ‘jezične konstrukcije’, pa ako je nova molekula biohemijski smislena, hemijski stabilno održiva i ima farmakološki potencijal, ‘učitelj’ je odobrava.
U suprotnom, učitelj ne odobrava ‘jezičnu konstrukciju’ koju je učenik stvorio, čime učenika uči da izbjegne beskorisne i loše molekule, a stvara smislene i dobre.”
Poboljšani virtualni screening
ReLeaSE je moćna inovacija za virtualni screening, računaru metodu koju farmaceutska industrija već koristi kako bi identifikovala molekule-kandidate za lijekove.
Virtualni screening naučnici rabe u procjeni potencijalne korisnosti hemikalija koje se već nalaze u „hemijskim bibliotekama“ s ogromnim brojem spojeva, ali ta metoda analizira i odabire samo spojeve iz poola već postojećih, poznatih hemikalija.
Nasuprot običnom screeningu, ReLeASE ima jedinstvenu sposobnost osmišljavanja, stvaranja i farmakološke evaluacije potpuno novih molekula.
ReLeaSE je do sada uspješno isproban za generisanje molekula sa tačno specifičnim biološkim svojstvima kao što su željena bioaktivnost i sigurnosni profil (redukcija nuspojava), te za dizajniranje molekula s unaprijed zadanim fizičkim svojstvima kao što su talište i topljivost u vodi, kao i za dizajn spojeva s inhibicijskom aktivnošću protiv enzima povezanih s nastankom leukemije.
Izvor: bug.hr
