Apskaičiuota, kad vienas iš penkių amerikiečių kenčia nuo lėtinio skausmo, o dabartinės gydymo galimybės palieka daug norimų rezultatų. Feixiong Cheng, mokslų daktaras, Klivlendo klinikos genomo centro direktorius, ir IBM naudoja dirbtinį intelektą (AI) vaistams atrasti pažangiam skausmo valdymui. Grupės gilaus mokymosi sistema nustatė daugybę žarnyno mikrobiomų išvestų metabolitų ir FDA patvirtintų vaistų, kuriuos galima pakartotinai panaudoti, kad būtų galima pasirinkti nepriklausomybę nesukeliančias, ne opioidines galimybes lėtiniam skausmui gydyti.
Išvados, paskelbtos m Ląstelių presas, yra vienas iš daugelio būdų, kaip organizacijų partnerystė „Discovery Accelerator“ padeda tobulinti sveikatos priežiūros ir gyvosios gamtos mokslų tyrimus.
Lėtinio skausmo gydymas opioidais vis dar yra iššūkis dėl sunkių šalutinių poveikių ir priklausomybės rizikos, sako pirmasis autorius Yunguang Qiu, Ph.D., daktaro laipsnio daktaras Dr. Cheng laboratorijoje, kurios mokslinių tyrimų programoje pagrindinis dėmesys skiriamas nervų sistemos gydymui skirtų vaistų kūrimui. sistemos sutrikimai. Naujausi įrodymai parodė, kad vartojant specifinį skausmo receptorių pogrupį baltymų klasėje, vadinamą su G baltymu susietais receptoriais (GPCR), galima sumažinti priklausomybę ir neopioidinį skausmą. Klausimas, kaip nukreipti šiuos receptorius, aiškina daktaras Qiu.
Užuot išradę naujas molekules nuo nulio, komanda susimąstė, ar jie galėtų pritaikyti jau sukurtus tyrimo metodus, kad surastų jau esamus FDA patvirtintus vaistus galimai skausmo indikacijai. Dalis šio proceso apima žarnyno metabolitų atvaizdavimą, kad būtų galima nustatyti vaistų taikinius.
Norėdami nustatyti šias molekules, pirmasis autorius ir skaičiavimo mokslininkas Yuxin Yang, Ph.D., buvęs Kento valstijos universiteto magistrantūros studentas. Dr. Yang baigė savo disertacijos tyrimą Dr. Cheng laboratorijoje ir toliau dirba duomenų mokslininku. Dr. Yang ir Qiu vadovavo komandai, kuri atnaujino ankstesnį narkotikų atradimo AI algoritmą, kurį sukūrė Cheng Lab. IBM bendradarbiai padėjo parašyti ir redaguoti rankraštį.
„Mūsų IBM bendradarbiai suteikė mums vertingų patarimų ir perspektyvų, kaip sukurti pažangias skaičiavimo technologijas“, – sako dr. Yang. „Džiaugiuosi galimybe dirbti su pramonės sektoriaus kolegomis ir mokytis iš jų.
Norėdami nustatyti, ar molekulė veiks kaip vaistas, mokslininkai turi numatyti, kaip ji fiziškai sąveikaus su mūsų kūno baltymais (šiuo atveju – mūsų skausmo receptoriais) ir paveiks baltymus. Norėdami tai padaryti, mokslininkams reikia 3D abiejų molekulių supratimo, pagrįsto plačiais 2D duomenimis apie jų fizines, struktūrines ir chemines savybes.
„Net naudojant dabartinius skaičiavimo metodus, duomenų, kurių mums reikia nuspėjamai analizei, kiekio derinimas yra labai sudėtingas ir atima daug laiko“, – aiškina dr. Cheng. „AI gali greitai visapusiškai panaudoti tiek junginių, tiek baltymų duomenis, gautus iš vaizdavimo, evoliucinių ir cheminių eksperimentų, kad nuspėtų, kuris junginys turi didžiausią galimybę tinkamai paveikti mūsų skausmo receptorius.
Mokslinių tyrimų grupės įrankis, vadinamas LISA-CPI (ligando vaizdo ir receptorių trimatė (3D) struktūra, skirta numatyti junginių ir baltymų sąveiką), naudoja dirbtinio intelekto formą, vadinamą giliuoju mokymusi, kad prognozuotų:
- jei molekulė gali prisijungti prie specifinio skausmo receptoriaus
- kur prie receptoriaus fiziškai prisitvirtins molekulė
- kaip stipriai molekulė prisiriš prie to receptoriaus
- ar molekulės prijungimas prie receptoriaus įjungs ar išjungs signalizacijos efektus
Komanda naudojo LISA-CPI, kad nuspėtų, kaip 369 žarnyno mikrobų metabolitai ir 2308 FDA patvirtinti vaistai sąveikaus su 13 su skausmu susijusių receptorių. AI sistema nustatė keletą junginių, kuriuos būtų galima panaudoti skausmui gydyti. Atliekami tyrimai, siekiant patvirtinti šiuos junginius laboratorijoje.
„Šio algoritmo prognozės gali sumažinti eksperimentinę naštą, kurią turi įveikti tyrėjai, kad net sudarytų vaistų kandidatų sąrašą tolesniam tyrimui“, – sako dr. Yang. „Mes galime naudoti šį įrankį norėdami išbandyti dar daugiau vaistų, metabolitų, GPCR ir kitų receptorių, kad surastume vaistus, kurie gydo ligas, kurios nėra skausmingos, pavyzdžiui, Alzheimerio liga.”
Dr. Cheng pridūrė, kad tai tik vienas iš pavyzdžių, kaip komanda bendradarbiauja su IBM, kad sukurtų mažų molekulių pagrindo modelius vaistų kūrimui, įskaitant vaistų perskirstymą šiame tyrime ir vykstantį naujų vaistų atradimo projektą.
„Manome, kad šie pamatiniai modeliai pasiūlys galingas dirbtinio intelekto technologijas, kad būtų galima greitai sukurti terapiją daugeliui sudėtingų žmonių sveikatos problemų“, – sako jis.