Tehisintellekt avab RNA ravimite disainis uusi piire

Tehisintellekt avab RNA ravimite disainis uusi piire

Kaasaegse meditsiini valdkonnas on RNA-põhised ravimeetodid osutunud paljulubavaks võimaluseks, mis on saavutanud märkimisväärseid edusamme ainevahetushaiguste, onkoloogia ja ennetavate vaktsiinide vallas. Hiljuti avaldatud artikkel aastalMasinaehitusYilin Yani, Tianyu Wu, Honglin Li, Yang Tangi ja Feng Qiani raamatus „AI-põhise RNA-ravimite arendamise tulevik” uuritakse, kuidas tehisintellekt (AI) võib RNA-ravimite väljatöötamist revolutsiooniliselt muuta, käsitledes praegusi piiranguid ja pakkudes uusi innovatsioonivõimalusi.

Artiklis tuuakse esile RNA-teraapiate potentsiaal ja märgitakse, et RNA-ravimitel on traditsiooniliste ravimitega võrreldes suurem edukus. Näiteks väidab Alnylam Pharmaceuticals, et RNA interferentsi ravimite (RNAi) kumulatiivne üleminekumäär kliinilisest faasist 1 faasi 3 ulatub 64,4%-ni, mis on oluliselt kõrgem kui traditsiooniliste ravimite edukuse määr 5-7%. Lisaks mõõdetakse RNA-ravimite avastamise tähtaegu tavaliselt kuudes, mitte tavapäraste ravimite jaoks vajalike aastate jooksul, ja need on seotud madalamate kuludega. Vaatamata nendele eelistele ei vasta praegused katsemeetodid, nagu CRISPR, ja arvutusmeetodid, nagu RNA sekveneerimine, siiski RNA-ravimite väljatöötamise kiiruse ja mitmekesisuse nõudmistele.

Tehisintellekt on valmis selle tühimiku täitma. Artikkel tõstab esile AI võimet kasutada paralleelset andmetöötlust ja õppida suurtest andmemahtudest keerulisi mustreid, kõrvaldades seeläbi olemasolevate meetodite piirangud. AI-põhised lähenemisviisid võivad suurendada ravimite väljatöötamise tõhusust ja avada uusi võimalusi uuenduslike ravimikandidaatide tuvastamiseks. Autorid toovad välja kolm peamist strateegiat, mida AI saab kasutada RNA-ravimite arendamise edusammude edendamiseks: andmepõhised lähenemisviisid, õppestrateegiapõhised lähenemisviisid ja sügavad õppimispõhised lähenemisviisid.

Andmepõhised lähenemisviisid loovad aluse, võimendades suuri andmekogumeid ja reeglite kaevandamise tehnikaid, et eraldada tähendusrikkaid mustreid ja seoseid RNA molekulide ja nende struktuuride või bioloogiliste funktsioonide vahel. Õppestrateegiapõhised lähenemisviisid kasutavad otsustusprotsesside optimeerimiseks selliseid meetodeid nagu põhjuslik järeldus ja õppimine. Sügaval õppimisel põhinevad lähenemisviisid, mis esindavad kõrgemat keerukuse ja automatiseerituse taset, kasutavad suuri keelemudeleid, nagu ChatGPT, et analüüsida pikki RNA järjestusi ja toetada funktsionaalsete RNA-de de novo disaini.

Artiklis kujutatakse ette tulevast töövoogu AI-põhise RNA-ravimite arendamiseks, mis põhineb interaktiivsel tarkvarapõhisel süsteemil. Sellel süsteemil oleks kaks peamist tagasisideahelat: sisemine silmus, mis keskendub platvormipõhisele disainile, et parandada tehisintellekti mudelite jõudlust, ja väline silmus, mis integreerib reaalmaailma andmeid, et pidevalt täiustada ravimite väljatöötamist. Töövoog algaks RNA andmete põhjaliku digiteerimisega, millele järgneks isikupärastatud ravimikandidaatide kavandamine, ravimite hindamine, automatiseeritud süntees ja bioloogilised katsed esialgseks kliiniliseks valideerimiseks. Valitud ravimikandidaadid sobitataks seejärel sobivate manustamissüsteemidega ja neid kasutataks veebisimulatsioonis, et varakult jälgida kohaletoimetamise dünaamikat, ravimite toimet ja lagunemisprotsesse inimkehas.

Autorid määravad kindlaks mitu lähituleviku väljakutseid pakkuvat uurimisteemat, sealhulgas kõrge eraldusvõimega kõikehõlmav visualiseerimine, isikupärastatud RNA-ravimite arendamine ja redigeeritava RNA genereerimise platvormi väljatöötamine. Need edusammud võivad viia RNA struktuuride ja nende käitumise täielikuma ja interaktiivsema esituseni bioloogilistes süsteemides ning võimaldada individuaalsete geneetiliste profiilide jaoks kohandatud väga isikupärastatud RNA-ravimite väljatöötamist.

AI-põhise RNA-ravimite arendamise majanduslik ja sotsiaalne kasu on märkimisväärne. AI-põhine automatiseerimine vähendab töömahukaid ülesandeid ning võimaldab kiiremini ja täpsemini tuvastada RNA sihtmärke, mille tulemuseks on kulude kokkuhoid ja RNA-teraapiate kiirem testimine. Kuna platvorm laieneb tööstuslikult, tagab see optimeeritud ja korratavate protsesside kaudu ühtlase ravimikvaliteedi ja suurema kuluefektiivsuse.

AI integreerimine RNA ravimite väljatöötamisse võib muuta teraapia tulevikku. Tehisintellekti võimeid võimendades saavad teadlased süstemaatiliselt uurida uusi RNA struktuure, tuvastada paljutõotavaid ravimikandidaate ja kiirendada ravimite väljatöötamist, mis viib lõpuks säästvamate ja säästlikumate ja kaugeleulatuvate eelistega arengumudeliteni.

Allikad: