“這是藥物發(fā)現(xiàn)的真正突破，”蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院化學(xué)與應(yīng)用生物科學(xué)系教授吉斯伯特·施耐德說(shuō)。他和他以前的博士生Kenneth Atz一起開(kāi)發(fā)了一種算法，利用人工智能(AI)來(lái)設(shè)計(jì)新的活性藥物成分。對(duì)于任何具有已知三維形狀的蛋白質(zhì)，該算法生成潛在藥物分子的藍(lán)圖，以增加或抑制蛋白質(zhì)的活性?；瘜W(xué)家們可以在實(shí)驗(yàn)室里合成并測(cè)試這些分子。
該算法所需要的只是蛋白質(zhì)的三維表面結(jié)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上，它根據(jù)鎖與鑰匙原理設(shè)計(jì)出與蛋白質(zhì)特異性結(jié)合的分子，這樣它們就可以與蛋白質(zhì)相互作用。
從一開(kāi)始就排除了副作用
幾十年來(lái)，化學(xué)家們一直在努力闡明蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)，并利用計(jì)算機(jī)尋找合適的潛在藥物分子。到目前為止，這通常涉及到艱苦的手工工作，而且在許多情況下，搜索得到的分子很難或不可能合成。如果近年來(lái)研究人員在這一過(guò)程中使用人工智能，那主要是為了改進(jìn)現(xiàn)有的分子。
現(xiàn)在，在沒(méi)有人類(lèi)干預(yù)的情況下，生成式人工智能能夠從零開(kāi)始開(kāi)發(fā)出與蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)匹配的藥物分子。這一突破性的新工藝從一開(kāi)始就確保了分子可以化學(xué)合成。此外，該算法只建議分子在期望的位置與指定的蛋白質(zhì)相互作用，幾乎不與任何其他蛋白質(zhì)相互作用。“這意味著在設(shè)計(jì)藥物分子時(shí)，我們可以確保它的副作用盡可能少，”阿茨說(shuō)。
為了創(chuàng)建該算法，科學(xué)家們訓(xùn)練了一個(gè)人工智能模型，該模型使用了來(lái)自化學(xué)分子和相應(yīng)三維蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)之間數(shù)十萬(wàn)種已知相互作用的信息。
成功的工業(yè)測(cè)試
與來(lái)自羅氏制藥公司和其他合作伙伴的研究人員一起，ETH團(tuán)隊(duì)測(cè)試了新工藝并展示了它的能力?？茖W(xué)家們尋找與PPAR類(lèi)蛋白質(zhì)相互作用的分子，這些蛋白質(zhì)調(diào)節(jié)體內(nèi)的糖和脂肪酸代謝。目前使用的幾種糖尿病藥物可以增加ppar的活性，從而使細(xì)胞從血液中吸收更多的糖，從而降低血糖水平。
人工智能立即設(shè)計(jì)出新的分子，這些分子也能增加ppar的活性，就像目前可用的藥物一樣，但沒(méi)有漫長(zhǎng)的發(fā)現(xiàn)過(guò)程。ETH的研究人員在實(shí)驗(yàn)室中制造出這些分子后，羅氏公司的同事對(duì)它們進(jìn)行了各種測(cè)試。這表明新物質(zhì)從一開(kāi)始就穩(wěn)定無(wú)毒。
研究人員現(xiàn)在沒(méi)有進(jìn)一步研究這些分子，也沒(méi)有將基于它們的藥物推向市場(chǎng)。相反，這些分子的目的是讓新的人工智能過(guò)程接受最初的嚴(yán)格測(cè)試。施耐德說(shuō)，然而，該算法已經(jīng)在蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院和工業(yè)上用于類(lèi)似的研究。其中之一是與蘇黎世兒童醫(yī)院合作的治療成神經(jīng)管細(xì)胞瘤的項(xiàng)目，成神經(jīng)管細(xì)胞瘤是兒童中最常見(jiàn)的惡性腦腫瘤。此外，研究人員已經(jīng)公布了該算法及其軟件，以便世界各地的研究人員現(xiàn)在可以在自己的項(xiàng)目中使用它們。
施耐德說(shuō):“我們的工作使藥物研究中的生成式人工智能可以進(jìn)入蛋白質(zhì)世界。”“新算法具有巨大的潛力。”對(duì)于人體內(nèi)所有不與任何已知化合物相互作用的醫(yī)學(xué)相關(guān)蛋白質(zhì)來(lái)說(shuō)尤其如此。
（文章來(lái)源：www.ebiotrade.com/newsf/2024-4） | 
