„Ieškant naujų vaistų, kovojančių su ligomis, vaistų gamintojai jau seniai taikė sunkų bandymų ir klaidų procesą, kad nustatytų reikiamus junginius. Bet kas, jei dirbtinis intelektas galėtų numatyti naujos vaisto molekulės sudėtį taip, kaip „Google“ nustato, ką jūs ieškote, ar el. pašto programos numato jūsų atsakymus, pvz., „Supratau, ačiū“?
Tai yra naujo požiūrio, kuris naudoja dirbtinio intelekto techniką, žinomą kaip natūralios kalbos apdorojimas, tikslas – tą pačią technologiją, kuri leidžia OpenAI ChatGPT generuoti į žmogaus panašius atsakymus – analizuoti ir sintetinti baltymus, kurie yra gyvybės ir daug vaistų pagrindas. Šis metodas išnaudoja faktą, kad biologiniai kodai turi kažką bendro su paieškos užklausomis ir el. pašto tekstais: abu yra pavaizduoti raidžių serija.
Baltymai susideda iš dešimčių ar tūkstančių mažų cheminių subvienetų, žinomų, kaip aminorūgštys, o mokslininkai naudoja specialias žymes, kad dokumentuotų sekas. Kai kiekviena aminorūgštis atitinka vieną abėcėlės raidę, baltymai vaizduojami, kaip ilgi, į sakinį panašūs deriniai.
Natūralios kalbos algoritmai, kurie greitai analizuoja kalbą ir numato kitą pokalbio žingsnį, taip pat gali būti taikomi šiems biologiniams duomenims, kad būtų sukurti baltymų kalbos modeliai. Modeliai koduoja tai, kas gali būti vadinama baltymų gramatika – taisyklėmis, reglamentuojančiomis, kurios aminorūgščių kombinacijos suteikia specifinių terapinių savybių, kad būtų galima numatyti raidžių sekas, kurios gali tapti naujų vaistų molekulių pagrindu. Dėl to laikas, reikalingas ankstyvoms vaistų atradimo stadijoms, gali sumažėti nuo metų iki mėnesių.
„Gamta mums pateikė daugybę baltymų, kurie buvo puikiai suprojektuoti ir atlieka įvairias funkcijas, pavyzdžių“, – sako Ali Madani, Berklyje, Kalifornijoje įsikūrusio startuolio „ProFluent Bio“, kurio pagrindinis dėmesys skiriamas kalbiniam baltymų kūrimui, įkūrėjas. "Mes mokomės plano iš gamtos."
Baltymų pagrindu pagaminti vaistai, be kitų ligų, naudojami širdies ligoms, tam tikroms vėžio formoms ir ŽIV gydyti.
Per pastaruosius dvejus metus įmonės, įskaitant „Merck & Co.“, „Roche Holding AG“ „Genentech“ ir kelios naujos įmonės, tokios kaip „Helixon Ltd.“ ir „Ainnocence“, pradėjo ieškoti naujų vaistų su natūralia kalba. Jie tikisi, kad šis metodas ne tik padidins esamų vaistų ir vaistų kandidatų veiksmingumą, bet ir atvers duris niekada anksčiau nematytoms molekulėms, galinčioms gydyti tokias ligas, kaip kasos vėžys arba ALS, kurioms veiksmingesni vaistai liko sunkiai pasiekiami.
„Tokios technologijos, kaip šios, pradės spręsti biologijos sritis, kurios buvo „nepajėgios“, – sako Seanas McClainas, „Absci Corp.“, vaistų atradimų bendrovės Vankuveryje, Vašingtone, įkūrėjas ir generalinis direktorius.
Anot skaičiavimo biologų, natūralios kalbos apdorojimas vaistų atradimui vis dar susiduria su didelėmis kliūtimis. Jie sako, kad per daug pokyčių, lyginant su esamais baltyminiais vaistais, gali sukelti nenumatytą šalutinį poveikį, o visiškai sintetines molekules reikės kruopščiai išbandyti, kad įsitikintų, jog jos yra saugios žmogaus organizmui.
Tačiau jei natūralios kalbos algoritmai veiks taip, kaip tikisi jų pritaikytojai, jie suteiks naujų jėgų dirbtinio intelekto pažadui pakeisti vaistų atradimą. Ankstesni bandymai naudoti DI kovojo su technologijos apribojimais arba duomenų trūkumu. Šalininkai teigia, kad naujausi natūralios kalbos apdorojimo pažanga ir dramatiškas baltymų sekos nustatymo kainų sumažėjimas iš esmės įveikė abi problemas.
Kadangi technologija vis dar yra ankstyvosiose stadijose, įmonės šiuo metu daugiausia dėmesio skiria baltymų kalbos modelių naudojimui, kad pagerintų žinomas molekules, pavyzdžiui, padidintų vaistų kandidatų veiksmingumą. Atsižvelgiant į, tarkime, natūraliai susidarantį monokloninį antikūną kaip atskaitos tašką, modeliai gali rekomenduoti pakeisti jo aminorūgščių seką, kad pagerintų jo terapinę naudą.
Rugpjūčio mėn. internete paskelbtame išankstinio spausdinimo dokumente Absci mokslininkai naudojo šį metodą, kad sustiprintų antikūnų pagrindu pagamintą vaistą nuo vėžio trastuzumabą, kad jis glaudžiau susijungtų su savo taikiniu vėžio ląstelių paviršiuje. Griežtesnis surišimas gali reikšti, kad pacientams būtų naudinga mažesnė dozė, sutrumpėtų vaistų vartojimo režimas ir sumažėtų šalutinis poveikis.
Kitame dokumente, paskelbtame kovo mėn. Proceedings of the National Academy of Sciences, mokslininkai iš MIT, Tsinghua universiteto ir Helixon, įsikūrusio Pekine, naudojo baltymų kalbos modelius, kad transformuotų Covid-19 vaistų kandidatą, kuris yra veiksmingas tik prieš alfa. , beta ir gama variantus į tokį, kuris taip pat galėtų gydyti delta.
„Ainnocence“, startuolis, apimantis JAV ir Kiniją, padeda klientams naudoti tokius modelius, kad modifikuotų gyvūninius baltymus, tokius, kaip triušių antikūnai – įprastas vaistų atradimo taškas – į formas, suderinamas su žmogaus fiziologija, teigia įmonės įkūrėjas ir „Lurong Pan“ generalinis direktorius.
Tačiau ir dabar vaistų gamintojai nustato savo ne tik žinomų baltymų modifikavimą, bet ir vadinamąjį de novo dizainą, molekulių sintezės procesą nuo nulio.
„Genentech“ teigia, kad neseniai atliktas eksperimentas parodė, kad buvo įmanoma sukurti antikūną, kuris prisijungtų prie to paties ląstelinio taikinio, kaip ir pertuzumabas, rinkoje esantis vaistas nuo krūties vėžio, kurį „Genentech“ parduoda su prekės ženklu „Perjeta“, tačiau su visiškai nauja aminorūgščių seka.
Bendrovės mokslininkai baltymų kalbos modeliams suteikė tik taikinį ir norimą antikūno trimatę formą – pagrindinį baltymo funkciją lemiantį veiksnį – sako Richardas Bonneau, „Genentech“ vykdomasis direktorius, prisijungęs prie bendrovės praėjusiais metais, kai ji įsigijo jo startuolį Prescient Design.
Absci ir Helixon taip pat dirba su vaistų gamintojais, kurdami vaistus nuo vėžio ir autoimuninių ligų, naudodami de novo metodus. Pasak J. McClaino, „Absci“ sausio mėnesį paskelbė apie partnerystę su „Merck“, siekdama pasiekti tris vaistų taikinius. „Merck“ atstovas sakė, kad bendrovė pradėjo daugybę bendradarbiavimo, kad ištirtų dirbtinio intelekto galimybes, kuriant vaistus. „Helixon“ praėjusį mėnesį pasirašė sutartį su dviem didelėmis farmacijos įmonėmis, siekdama kovoti su anksčiau nepagydomomis ligomis, sako generalinis direktorius ir įkūrėjas Jianas Pengas.
„Visos sunkios vaistų atradimo problemos ten įstrigo ilgą laiką ir laukė naujos technologijų bangos, kuri tai išspręs“, – sako „Ainnocence“ daktaras Panas. "Tai tikrai paradigmas keičianti metodika."
Galiausiai daugelis skaičiavimo biologų tikisi, kad baltymų kalbos modeliai duos naudos ne tik greitesnį vaistų kūrimą. Biologai teigia, kad ta pati technika gali būti naudojama, gaminant geresnius fermentus, skirtus plastiko skaidymui, nuotekų valymui ir naftos išsiliejimo valymui, be kitų aplinkosaugos priemonių.
„Baltymai yra gyvybės arkliukai“, – sako „ProFluent Bio“ daktaras Madani. "Jie leidžia mums kvėpuoti ir matyti, jie leidžia išlaikyti aplinką, jie sudaro sąlygas žmonių sveikatai ir ligoms. Jei galime sukurti geresnius darbuotojus ar naujus darbuotojus kartu, tai galėtų būti labai plačiai pritaikyta." [1]
1. AI Chat Tech Could Fuel Drug Discovery --- Natural language processing algorithms powering bots like ChatGPT hold promise
Hao, Karen. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y. [New York, N.Y]. 08 Dec 2022: B.6.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą