Un model de inteligență artificială ar putea reduce timpul de dezvoltare de noi medicamente

Modelul, denumit DrugReflector, a fost descris joi în revista Science și a fost antrenat pe date genetice complexe provenite din celule umane. Conform studiului, sistemul poate identifica molecule candidate de până la 17 ori mai eficient decât metodele standard.

În mod tradițional, descoperirea de medicamente presupune testarea manuală a zeci sau sute de mii de compuși chimici asupra celulelor din laborator, în speranța de a găsi unul cu efect terapeutic.

Noul sistem schimbă complet paradigma

Echipa condusă de Alex Shalek, bioinginer la Massachusetts Institute of Technology (MIT), în colaborare cu compania de biotehnologie Cellarity din Somerville, Massachusetts, a antrenat DrugReflector folosind date publice privind expresia genelor – adică modul în care aproape 9.600 de compuși chimici modifică activitatea genică în peste 50 de tipuri celulare diferite.

Modelul a fost apoi folosit pentru a identifica substanțe capabile să influențeze producția de trombocite și celule roșii din sânge, un posibil punct de plecare pentru tratamente destinate bolilor hematologice.

Inteligența Artificială a creat de la zero antibiotice inovatoare împotriva gonoreei și a stafilococului auriu, două dintre cele mai rezistente la tratament

După testarea a 107 dintre acești compuși în laborator, cercetătorii au confirmat că modelul AI a fost de până la 17 ori mai eficient decât metodele clasice. În plus, după ce au introdus rezultatele primei serii de teste înapoi în sistem, rata de succes a algoritmului s-a dublat.

„Poți testa sute de compuși, nu milioane. Metoda are potențialul de a reduce masiv costurile și volumul de muncă din procesul de dezvoltare a medicamentelor”, afirmă Bissan Al-Lazikani, specialist în date oncologice la MD Anderson Cancer Center din Houston.

„În loc să testezi un milion de compuși, poți testa doar câteva sute – cu o eficiență comparabilă sau chiar mai bună”, a mai spus el.

Această abordare ar putea ajuta laboratoarele care caută substanțe chimice capabile să reprogrameze celulele stem pentru a deveni celule producătoare de insulină, o potențială terapie pentru diabet.

Deocamdată, DrugReflector poate analiza doar cei 9.600 de compuși din setul său de date inițial și nu este capabil să „inventeze” molecule complet noi. Obiectivul pe termen lung este crearea unui sistem care să poată prezice efectele biologice ale unei molecule direct din structura sa chimică.