ปัญญาประดิษฐ์ยังเพื่อการพัฒนายาชนิดใหม่อีกด้วย

นักวิจัยจากสถาบันเทคโนโลยีแห่งสหพันธรัฐในซูริกได้พัฒนากปัญญาประดิษฐ์ สามารถเร่งการพัฒนาได้อย่างมีนัยสำคัญ ยาใหม่ และเพิ่มประสิทธิภาพสิ่งที่มีอยู่

ปัญญาประดิษฐ์ของ ETH สามารถระบุได้ว่าจุดใดบนโมเลกุลของโครงสร้างที่เป็นไปได้ในการพัฒนาส่วนผสมออกฤทธิ์ใหม่ และยังสามารถระบุสภาวะที่เหมาะสมที่สุดสำหรับ ปฏิกริยาเคมี คำขอสำเร็จแล้ว

Le ความสามารถในการคาดการณ์ โมเดลใหม่นี้น่าประหลาดใจ เมื่อได้รับการยืนยันในห้องปฏิบัติการเกี่ยวกับโมเลกุลยาที่ทราบอยู่แล้ว การคาดการณ์ของ AI ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าถูกต้องใน XNUMX กรณีจากทั้งหมด XNUMX กรณี

เคมี 100 อันดับแรกและความท้าทายของเศรษฐกิจโลก
การพัฒนายาใหม่ๆ ห้องสมุดได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นด้วยเคมี

การสังเคราะห์ยาใหม่ๆ สู่การปฏิวัติที่แท้จริง

จนถึงปัจจุบันเพื่อระบุและผลิต ยาใหม่และส่วนผสมออกฤทธิ์ จำเป็นต้องผ่านเส้นทางการทดลองอันยาวนานที่ประกอบด้วยสมมติฐาน การลองผิดลองถูก เส้นทางที่มีราคาแพงมากในแง่ของเวลาและทรัพยากร และเต็มไปด้วยทางตัน

โดยทั่วไป นักเคมีใช้ในการผลิตโมเลกุลออกฤทธิ์ทางเภสัชวิทยาใหม่ วิธีการสังเคราะห์ มาจากปฏิกิริยาเคมีที่ทราบอยู่แล้ว จากนั้นจึงทดสอบแต่ละวิธีเหล่านี้โดยการทดลองในห้องปฏิบัติการ

อย่างไรก็ตาม วันนี้ปัญญาประดิษฐ์ อนุญาต พัฒนาการที่คิดไม่ถึงเมื่อไม่กี่ปีก่อนและเทคโนโลยีใหม่ๆ ยังสามารถนำไปใช้ในด้านการสังเคราะห์ยาใหม่ๆ ได้อีกด้วย นักวิทยาศาสตร์จาก ETH Zurich และนักวิจัยจาก การวิจัยและการพัฒนาเบื้องต้นของ Roche Pharma ได้พัฒนาแบบจำลอง AI ที่ช่วยกำหนดวิธีการสังเคราะห์ที่ดีที่สุด และยังสามารถระบุความน่าจะเป็นที่จะประสบความสำเร็จได้อีกด้วย

"วิธีการของเราสามารถลดจำนวนการทดลองในห้องปฏิบัติการที่จำเป็นลงได้อย่างมาก“ เขาอธิบาย เคนเน็ธ แอตซ์นักศึกษาปริญญาเอกจาก Institute of Pharmaceutical Sciences ที่ ETH Zurich ซึ่งร่วมกับศาสตราจารย์ กิสเบิร์ต ชไนเดอร์, พัฒนาโมเดล AI

MSD ภาคเภสัชกรรมในเนเธอร์แลนด์เปลี่ยนเป็นสีเขียว
มี "สายลับ" อยู่ในท้องและเป็นแพทช์ที่มีฟังก์ชั่นเซ็นเซอร์

ยาชนิดใหม่เกิดขึ้นได้อย่างไร: โครงสร้างและกลุ่มการทำงาน

Il โมเดลเอไอ สำหรับการสังเคราะห์ยาชนิดใหม่ได้รับการทดสอบแล้วสำหรับตอนนี้ด้วยปฏิกิริยาทางเคมีของ บอรีเลชั่นซึ่งเป็นหนึ่งใน “ปฏิกิริยาที่ทราบอยู่แล้ว” ที่ใช้ในการผลิตสารออกฤทธิ์ใหม่ สิ่งเหล่านี้โดยทั่วไปประกอบด้วยนั่งร้าน ซึ่งสิ่งที่เรียกว่าเชื่อมโยงอยู่ กลุ่มการทำงาน เช่น เอไมด์ (เช่น พาราเซตามอล) และแอลกอฮอล์ (เช่น กลีเซอรีน)

นั่งร้านเหล่านี้หรือ นั่งร้านทำหน้าที่สนับสนุนกลุ่มการทำงานและทำให้พวกเขาอยู่ในตำแหน่งที่ถูกต้องเพื่อให้พวกเขาดำเนินการในลักษณะใดลักษณะหนึ่ง อย่างไรก็ตามโครงส่วนใหญ่ประกอบด้วยอะตอมของ คาร์บอนและไฮโดรเจนซึ่งทำให้พวกมันไม่เกิดปฏิกิริยา การได้พันธะกับอะตอมเชิงฟังก์ชัน เช่น ไนโตรเจน ออกซิเจน หรือคลอรีน นั้นไม่ชัดเจนเลย

คุณต้องทำเพื่อที่จะประสบความสำเร็จในการสร้างสายสัมพันธ์เหล่านี้ เปิดใช้งานโครงทางเคมี ผ่านปฏิกิริยาการเบี่ยงเบน บอรีเลชันเป็นหนึ่งในวิธีการกระตุ้นเหล่านี้ โดยประกอบด้วยพันธะกลุ่มเคมีที่มีโบรอนกับอะตอมคาร์บอนของโครง จากนั้นจึงแทนที่ด้วยกลุ่มอื่นที่มีประสิทธิภาพทางเภสัชวิทยาได้อย่างสะดวก

น้ำ หญ้า และมนุษยชาติ: ขีดจำกัดทางการรับรู้ของปัญญาประดิษฐ์
บันทึกผู้ป่วยด้วยระบบคอมพิวเตอร์ใหม่: ก้าวไปข้างหน้าอย่างรวดเร็วในสวิตเซอร์แลนด์

ปัญญาประดิษฐ์เข้าสู่ห้องปฏิบัติการอย่างมีชัย

วิธีหนึ่งที่จะ ผลิตยาใหม่ และการปรับปรุงที่มีอยู่ประกอบด้วยการวางกลุ่มการทำงานเข้าไป ที่นั่งใหม่บนนั่งร้าน: ปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาโดยนักวิจัยที่สถาบันเทคโนโลยีแห่งสหพันธรัฐในซูริกจะดูแลการลดความซับซ้อนของขั้นตอนนี้ โมเดลสามารถระบุตำแหน่งเพิ่มเติมใหม่ที่เป็นไปได้และกำหนดได้ เงื่อนไขที่เหมาะสมที่สุด เพื่อความสำเร็จของปฏิกิริยากระตุ้น

พวกเขาอธิบายว่าแนวคิดเริ่มแรกคือนำปฏิกิริยาที่อธิบายไว้ในวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์มาใช้เพื่อดำเนินการ ฝึกฝนโมเดลปัญญาประดิษฐ์ เพื่อใช้ในการระบุตำแหน่งบอริเลชันบนโมเลกุลใหม่ให้ได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

"แม้ว่าบอริเลชันจะมีศักยภาพสูง แต่ปฏิกิริยานี้ก็ควบคุมได้ยากในห้องปฏิบัติการ” Atz อธิบาย “นั่นเป็นสาเหตุที่การค้นหาวรรณกรรมโลกเชิงลึกของเราทำให้มีบทความทางวิทยาศาสตร์มากกว่า 1.700 บทความในหัวข้อนี้เท่านั้น". เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพของข้อมูลที่จะป้อนให้กับโมเดล AI ทีมงานได้จำกัดแหล่งที่มาให้แคบลงเหลือเอกสารที่เชื่อถือได้เป็นพิเศษ 38 ฉบับ ซึ่งอธิบายทั้งหมด ปฏิกิริยาบอริเลชัน 1.380 รายการ.

จากนั้นนำผลวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์มาบูรณาการกับการประเมินของ ทำปฏิกิริยา 1.000 ครั้งในห้องปฏิบัติการ บริหารจัดการโดยแผนกวิจัยเคมียาของโรช ซึ่งช่วยให้สามารถทำปฏิกิริยาเคมีในระดับมิลลิกรัมและวิเคราะห์ไปพร้อมๆ กัน “การผสมผสานระบบอัตโนมัติในห้องปฏิบัติการเข้ากับปัญญาประดิษฐ์มีศักยภาพมหาศาล"อธิบาย เดวิด นิปปานักศึกษาปริญญาเอกที่ Roche”สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการสังเคราะห์สารเคมีได้อย่างมากและปรับปรุงในเวลาเดียวกัน การพัฒนาอย่างยั่งยืน"

นวัตกรรมการรักษาโรคหลอดเลือดสมองด้วยยาจากสวิส
ความสับสนและการควบคุมในยุคของปัญญาประดิษฐ์

พลังการทำนายที่ยอดเยี่ยมโดยเฉพาะกับข้อมูล 3D

ด้วยแหล่งข้อมูลที่ดึงมาจากวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์และการทดสอบในห้องปฏิบัติการ โมเดล AI แสดงให้เห็น ความสามารถในการทำนายที่น่าประหลาดใจ: การทำนายของเขาได้รับการตรวจสอบโดยใช้โมเลกุลยาที่รู้จักอยู่แล้ว XNUMX โมเลกุล และใน ห้าในหกกรณี การทดสอบในห้องปฏิบัติการยืนยันสถานที่เพิ่มเติมที่วางแผนไว้
แบบจำลองนี้มีความน่าเชื่อถือพอๆ กันเมื่อต้องระบุตำแหน่งบนโครงที่ไม่สามารถเปิดใช้งานได้ และกำหนดเงื่อนไขที่เหมาะสมที่สุดสำหรับ ปฏิกิริยาการเปิดใช้งาน.

การคาดการณ์ได้รับการปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้นเมื่อโมเดลเข้าถึงได้ ข้อมูล 3 มิติ บนโมเลกุล จุดเริ่มต้น ไม่ใช่แค่สูตรทางเคมี: “ดูเหมือนว่าแบบจำลองนี้จะพัฒนาความเข้าใจทางเคมีสามมิติ” Atz อธิบาย

นักศึกษาปริญญาเอกรุ่นเยาว์จากโพลีเทคนิคทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์ AI ในสาขาเคมียาที่ Roche: “เป็นเรื่องน่าตื่นเต้นมากที่ได้ทำงานประสานระหว่างการวิจัย AI ทางวิชาการและระบบอัตโนมัติในห้องปฏิบัติการ”, ได้อธิบาย, “และเป็นเรื่องน่ายินดีที่สามารถดำเนินการทั้งหมดนี้ด้วยเนื้อหาและวิธีการที่ดีที่สุด"

เคมีแห่งอนาคต: ความท้าทายใหม่ของอุตสาหกรรมเพื่อความยั่งยืน
พลาสเตอร์สังเคราะห์ที่ไม่เคยมีมาก่อนเพื่อปิดแผลภายใน