A mesterséges intelligencia új határokat nyit az RNS gyógyszertervezésben

A mesterséges intelligencia új határokat nyit az RNS gyógyszertervezésben

A modern orvoslás területén az RNS-alapú terápiák ígéretes útnak bizonyultak, jelentős előrelépésekkel az anyagcsere-betegségek, az onkológia és a megelőző vakcinák terén. Egy nemrég megjelent cikk aGépészetYilin Yan, Tianyu Wu, Honglin Li, Yang Tang és Feng Qian „The Future of AI-Driven RNA Drug Development” című könyve azt vizsgálja, hogy a mesterséges intelligencia (AI) miként képes forradalmasítani az RNS-gyógyszer-fejlesztést a jelenlegi korlátok kezelésével és új innovációs lehetőségeket kínálva.

A cikk kiemeli az RNS-terápiákban rejlő lehetőségeket, és megjegyzi, hogy az RNS-gyógyszerek sikeresebbek a hagyományos gyógyszerekhez képest. Például az Alnylam Pharmaceuticals azt állítja, hogy az RNS interferencia gyógyszerek (RNSi) kumulatív átmeneti aránya az 1. klinikai fázisból a 3. fázisba eléri a 64,4%-ot, ami lényegesen magasabb, mint a hagyományos, 5-7%-os gyógyszersiker arány. Ezenkívül az RNS-gyógyszer-felfedezési idővonalakat általában hónapokban mérik, nem pedig a hagyományos gyógyszerekhez szükséges években, és alacsonyabb költségekkel járnak. Azonban ezen előnyök ellenére a jelenlegi kísérleti technikák, mint például a CRISPR és a számítási módszerek, mint például az RNS-szekvenálás, még mindig elmaradnak az RNS-gyógyszer-fejlesztés gyorsaságával és változatosságával szemben támasztott követelményektől.

A mesterséges intelligencia készen áll arra, hogy betöltse ezt a hiányt. A cikk kiemeli az AI azon képességét, hogy kihasználja a párhuzamos számítástechnikát, és összetett mintákat tanuljon meg nagy mennyiségű adatból, ezáltal kezelve a meglévő módszerek korlátait. Az AI-vezérelt megközelítések növelhetik a gyógyszerfejlesztés hatékonyságát, és új lehetőségeket nyithatnak meg az innovatív gyógyszerjelöltek azonosítására. A szerzők három fő stratégiát vázolnak fel, amelyek segítségével a mesterséges intelligencia elősegítheti az RNS-gyógyszer-fejlesztés előrehaladását: adatvezérelt megközelítések, tanulási stratégia-vezérelt megközelítések és mély tanulás-vezérelt megközelítések.

Az adatvezérelt megközelítések biztosítják az alapot azáltal, hogy nagy adatkészleteket és szabálybányászati ​​technikákat alkalmaznak az RNS-molekulák és szerkezetük vagy biológiai funkcióik közötti értelmes minták és kapcsolatok kinyerésére. A tanulási stratégia-vezérelt megközelítések olyan technikákat használnak, mint az ok-okozati következtetés és a tanulás megerősítése a döntéshozatali folyamatok optimalizálására. A mély tanuláson alapuló megközelítések, amelyek a komplexitás és az automatizálás magasabb szintjét képviselik, nagy nyelvi modelleket, például a ChatGPT-t hasznosítják a hosszú RNS-szekvenciák elemzéséhez és a funkcionális RNS-ek de novo tervezésének támogatásához.

A cikk egy interaktív, szoftver alapú rendszeren alapuló jövőbeli munkafolyamatot képzel el a mesterséges intelligencia által vezérelt RNS gyógyszerfejlesztéshez. Ennek a rendszernek két kulcsfontosságú visszacsatolási köre lenne: egy belső hurok, amely a platform-alapú tervezésre összpontosít az AI-modellek teljesítményének javítására, és egy külső hurok, amely valós adatokat integrál a gyógyszerfejlesztés folyamatos finomítása érdekében. A munkafolyamat az RNS adatok átfogó digitalizálásával kezdődne, majd személyre szabott gyógyszerjelölt tervezéssel, gyógyszerértékeléssel, automatizált szintézissel és biológiai kísérletekkel az előzetes klinikai validáció érdekében. A kiválasztott gyógyszerjelölteket ezután megfelelő bejuttató rendszerekkel párosítanák, és egy online szimulációban használnák fel a bejuttatás dinamikájának, a gyógyszerhatásoknak és az emberi szervezetben zajló lebomlási folyamatainak korai megfigyelésére.

A szerzők számos kihívást jelentő kutatási témát azonosítanak a közeljövőben, beleértve a nagy felbontású átfogó vizualizációt, a személyre szabott RNS-gyógyszer-fejlesztést és egy szerkeszthető RNS-generáló platform fejlesztését. Ezek az előrelépések az RNS-struktúrák és viselkedésük teljesebb és interaktívabb reprezentációjához vezethetnek a biológiai rendszerekben, és lehetővé teszik az egyéni genetikai profilokhoz igazított, nagymértékben személyre szabott RNS-gyógyszerek kifejlesztését.

Az AI-vezérelt RNS-gyógyszer-fejlesztés gazdasági és társadalmi előnyei figyelemre méltóak. A mesterséges intelligencia által vezérelt automatizálás csökkenti a munkaigényes feladatokat, és lehetővé teszi az RNS-célpontok gyorsabb és pontosabb azonosítását, ami költségmegtakarítást és az RNS-terápiák gyorsított tesztelését eredményezi. Az ipari méretezés során a platform egyenletes gyógyszerminőséget és nagyobb költséghatékonyságot biztosít az optimalizált, megismételhető folyamatok révén.

Az AI integrálása az RNS-gyógyszer-fejlesztésbe potenciálisan átalakíthatja a terápia jövőjét. A mesterséges intelligencia képességeinek kihasználásával a kutatók szisztematikusan felfedezhetik az új RNS-struktúrákat, azonosíthatják az ígéretes gyógyszerjelölteket, és felgyorsíthatják a gyógyszerfejlesztési folyamatot, ami végső soron fenntarthatóbb és gazdaságosabb fejlesztési modellekhez vezet, amelyek messzemenő előnyökkel járnak.

Források: