Вторник, 27 февраля, 2024
ДомойХимияИскусственный интеллект открывает путь к синтезу новых лекарств

Искусственный интеллект открывает путь к синтезу новых лекарств

- Advertisement -

Исследователи создали модель искусственного интеллекта, позволяющую прогнозировать лучшие методы синтеза молекул лекарств, что значительно повышает эффективность и устойчивость фармацевтических разработок.

Исследователи создали систему искусственного интеллекта, способную предсказать, где молекула лекарства может быть химически изменена.

Совместная группа из LMU, ETH Zurich и Roche Pharma Research and Early Development (pRED) в Базеле использовала искусственный интеллект (ИИ) для разработки нового метода прогнозирования оптимального метода синтеза молекул лекарств.

«Этот метод потенциально может значительно сократить количество необходимых лабораторных экспериментов, тем самым повысив эффективность и устойчивость химического синтеза», — говорит Дэвид Ниппа, ведущий автор соответствующей статьи, опубликованной в журнале. Природная химия. Ниппа является аспирантом исследовательской группы доктора Дэвида Конрада на факультете химии и фармации LMU и компании Roche.

Инновации в фармацевтическом развитии

Активные фармацевтические ингредиенты обычно состоят из каркаса, к которому прикреплены функциональные группы. Эти группы обеспечивают определенную биологическую функцию. Для достижения новых или улучшенных медицинских эффектов функциональные группы изменяются и добавляются на новые позиции в структуре. Однако этот процесс особенно сложен в химии, поскольку каркасы, состоящие в основном из атомов углерода и водорода, сами по себе вряд ли являются реакционноспособными.

Одним из методов активации каркаса является так называемая реакция борилирования. В этом процессе химическая группа, содержащая элемент бор, присоединяется к углероду. атом рамки. Эту группу бора затем можно заменить множеством эффективных с медицинской точки зрения групп. Хотя борилирование имеет большой потенциал, его трудно контролировать в лаборатории.

Вместе с Кеннетом Атцем, докторантом ETH Zurich, Дэвид Ниппа разработал модель искусственного интеллекта, которая была обучена на данных заслуживающих доверия научных работ и экспериментов, проведенных в автоматизированной лаборатории Roche. Он может успешно предсказывать положение борилирования любой молекулы и обеспечивает оптимальные условия для химического превращения. «Интересно, что прогнозы улучшились, когда была принята во внимание трехмерная информация об исходных материалах, а не только их двумерные химические формулы», — говорит Атц.

Этот метод уже успешно используется для определения позиций в существующих активных ингредиентах, куда можно ввести дополнительные активные группы. Это помогает исследователям быстрее разрабатывать новые и более эффективные варианты известных активных ингредиентов лекарств.

Ссылка: «Возможность диверсификации лекарств на поздней стадии путем высокопроизводительных экспериментов с геометрическим глубоким обучением» Дэвид Ф. Ниппа, Кеннет Атц, Ремо Холер, Алекс Т. Мюллер, Андреас Маркс, Кристиан Бартельмус, Георг Вуйчик, Ирен Марцуоли, Вера Йост , Йенс Вулфард, Мартин Биндер, Антония Ф. Степан, Дэвид Б. Конрад, Уве Гретер, Райнер Э. Мартин и Гисберт Шнайдер, 23 ноября 2023 г., Природная химия.
DOI: 10.1038/s41557-023-01360-5

Исходная ссылка

- Advertisement -

Популярное по теме