Uno strumento di intelligenza artificiale potrebbe accelerare la scoperta di farmaci
L'algoritmo è in grado di prevedere in modo efficiente come le nuove molecole si piegheranno, si ripiegheranno e si sposteranno
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Per ogni nuovo farmaco che cambia la vita che arriva sul mercato, molti candidati falliscono lungo il percorso. Uno strumento basato sull'intelligenza artificiale sviluppato dall'Università dell'Oregon potrebbe aiutare gli scienziati a prevedere meglio come ipotetici nuovi farmaci potrebbero agire nell'organismo prima di eseguire costosi test.
L'algoritmo simula in modo efficiente il movimento e il comportamento di molecole mai viste prima, in base alla loro struttura chimica.
La ricerca è stata condotta dal dottorando Revanth Elangovan e dal ricercatore post-dottorato Sompriya Chatterjee, nel laboratorio del biofisico Dhiman Ray. Il team ha recentemente pubblicato i risultati su Proceedings of the National Academy of Sciences.
"Se la mia ricerca avrà successo, tra 10 o 20 anni saremo in grado di fare simulazioni in tempo reale e vedere come diversi tipi di farmaci si legano a una proteina", ha detto Ray. "E da lì potremo scegliere quali farmaci portare avanti nella sperimentazione umana".
Gli scienziati utilizzano già strumenti computazionali avanzati per prevedere la struttura di nuove molecole. Programmi come AlphaFold di Google possono aiutare i ricercatori a vagliare rapidamente i candidati a vaccini e altri farmaci in base alla loro forma. Questi programmi hanno cambiato il campo dello sviluppo dei farmaci e gli scienziati che li hanno creati hanno persino vinto il Premio Nobel per la chimica nel 2024.
Pur essendo estremamente potenti, gli strumenti di previsione della struttura sono come un fotogramma di un film, ha detto Ray. Catturano un momento nel tempo ma non dicono molto sull'azione.
Per prevedere davvero il comportamento delle molecole nel corpo umano, gli scienziati devono capire come si muovono e interagiscono. La molecola si attaccherà al bersaglio desiderato nel corpo o è più probabile che si attacchi a qualcosa di diverso dal bersaglio?
Gli attuali approcci di simulazione sono intensi dal punto di vista computazionale, ha detto Ray. Come un lungometraggio, sono ricchi di dettagli ma costosi da produrre e quindi fuori dalla portata di molti laboratori.
Il nuovo approccio del suo team è simile a un riassunto della trama di Wikipedia, una via di mezzo tra una foto e un lungometraggio. Il risultato fornisce agli scienziati le informazioni di base necessarie per prevedere come si muoveranno le molecole: il risultato finale, ma anche il percorso più efficiente per arrivarci.
Il team di Ray ha creato il modello fondendo l'intelligenza artificiale con i dati della fisica. Gli scienziati hanno utilizzato le misurazioni del comportamento di molecole note in situazioni diverse e la quantità di energia necessaria per farle cambiare forma per inserire dei parametri nel modello di intelligenza artificiale, impedendogli di andare fuori strada e di sprecare energia esplorando scenari improbabili.
Inoltre, le tecniche matematiche aumentano la probabilità che i ricercatori riescano a catturare il momento specifico che cercano: la frazione di secondo in cui un farmaco si lega al suo bersaglio.
"È questo il potere che abbiamo, essendo scienziati computazionali: Possiamo fare questi trucchi per campionare cose che non possiamo vedere in una normale simulazione", ha detto Ray.
Il codice che hanno sviluppato è liberamente disponibile per l'uso da parte di altri.
Ray e il suo team sono particolarmente interessati alle applicazioni nello sviluppo di farmaci. Ma l'approccio potrebbe essere utile in tutta la biologia e la chimica, aiutando i ricercatori a comprendere le proprietà di molti nuovi materiali.
Il prossimo passo sarà quello di rendere i dati del modello più facili da interpretare, traducendo i risultati in un breve filmato di facile utilizzo.
"Manteniamo alcune delle intuizioni della fisica e alcuni dei vantaggi dell'apprendimento automatico, e li combiniamo in un modo che va a vantaggio di entrambi i campi", ha detto Ray. "È questa l'unicità dei progetti che stiamo portando avanti, non solo per questo articolo in particolare, ma anche per il laboratorio nel suo complesso".
Nota: questo articolo è stato tradotto utilizzando un sistema informatico senza intervento umano. LUMITOS offre queste traduzioni automatiche per presentare una gamma più ampia di notizie attuali. Poiché questo articolo è stato tradotto con traduzione automatica, è possibile che contenga errori di vocabolario, sintassi o grammatica. L'articolo originale in Inglese può essere trovato qui.
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