Использование искусственного интеллекта (ИИ) в разработке лекарств становится всё более распространённым и открывает новые горизонты для фармацевтической индустрии. Так новые методы, основанные на ИИ, значительно ускоряют и упрощают процесс идентификации малых молекул с терапевтическим потенциалом.
Сегодня более 90% всех продаваемых лекарств представляют собой малые молекулы, или лиганды, которые взаимодействуют с белками. Однако до сих пор лиганды были идентифицированы лишь для около 20% человеческих белков, что создаёт значительные трудности в разработке новых лекарств и понимании механизмов действия существующих препаратов. Компании активно работают над созданием новых наборов данных и моделей, чтобы преодолеть эти пробелы.
В недавнем исследовании, опубликованном в журнале Science, учёные из Исследовательского центра молекулярной медицины Австрийской академии наук (CeMM) создали и масштабировали платформу на базе ИИ и машинного обучения. Эта платформа позволяет измерять, как сотни малых молекул связываются с тысячами различных человеческих белков, создавая обширный каталог взаимодействий, который может служить отправной точкой для разработки новых лекарств. Все данные и модели, полученные в ходе исследования, доступны бесплатно другим учёным через веб-приложение.
Георг Винтер, руководитель исследования, отметил: «Мы были поражены тем, как искусственный интеллект и машинное обучение могут повысить наше понимание поведения малых молекул в клетках человека. Мы надеемся, что наш каталог взаимодействий малых молекул с белками и связанные с ним модели искусственного интеллекта теперь могут предоставить кратчайший путь в подходах к открытию лекарств».
Исследование CeMM стало результатом трехлетнего сотрудничества с фармацевтическим гигантом Pfizer, которая является одним из примеров успешного применения ИИ-технологий в фармацевтической отрасли. С 2014 года компания применяет эту технологию для мониторинга безопасности вакцин и лекарств. Более того, Pfizer использовала ИИ для разработки Паксловида, антивирусного препарата против COVID-19, ставшего блокбастером. В сотрудничестве с CeMM компания помогла финансировать исследования, направленные на создание каталога взаимодействий малых молекул с белками, что стало важным шагом на пути к новым открытиям в области разработки лекарственных препаратов.
Подход CeMM и Pfizer включает так называемую «химическую протеомику», где малые молекулы, называемые химическими зондами, тестируются для определения того, как и насколько хорошо они связываются с интересующими белками. Они начали с тестирования взаимодействия 407 фрагментов малых молекул с белками человека, что привело их к почти 47 700 различным взаимодействиям белок-лиганд, включающим более 2 600 различных белков. Почти 90% из этих белков ранее не имели известного лиганда, отметили исследователи в статье.
Еще одним примером развития ИИ в сфере разработки лекарственных препаратов является консорциум Illuminating the Druggable Genome. Консорциум при поддержке Национальных институтов здоровья США разработал инструмент идентификации целей под названием Pharos, который также использует данные для улучшения понимания взаимодействий белков и лигандов.
Применение ИИ и создание обширных каталогов данных позволяют учёным значительно расширить свои возможности в области разработки лекарств, открывая новые перспективы для лечения множества заболеваний.
