Inteligența artificială deschide noi frontiere în proiectarea medicamentelor ARN

Inteligența artificială deschide noi frontiere în proiectarea medicamentelor ARN

În domeniul medicinei moderne, terapiile pe bază de ARN s-au dovedit a fi o cale promițătoare, cu progrese semnificative în boli metabolice, oncologie și vaccinuri preventive. Un articol publicat recent înInginerie mecanică„Viitorul dezvoltării medicamentelor ARN conduse de AI” de Yilin Yan, Tianyu Wu, Honglin Li, Yang Tang și Feng Qian explorează modul în care inteligența artificială (AI) poate revoluționa dezvoltarea medicamentelor ARN, abordând limitările actuale și oferind noi oportunități de inovare.

Articolul evidențiază potențialul terapiilor cu ARN și observă că medicamentele cu ARN au rate de succes mai mari în comparație cu medicamentele tradiționale. De exemplu, Alnylam Pharmaceuticals susține că rata de tranziție cumulativă a medicamentelor de interferență ARN (ARNi) de la faza clinică 1 la faza 3 ajunge la 64,4%, ceea ce este semnificativ mai mare decât rata de succes tradițională a medicamentelor de 5-7%. În plus, termenele de descoperire a medicamentelor ARN sunt de obicei măsurate în luni, mai degrabă decât în ​​anii necesari pentru medicamentele tradiționale și sunt asociate cu costuri mai mici. Cu toate acestea, în ciuda acestor avantaje, tehnicile experimentale actuale, cum ar fi CRISPR și metodele de calcul, cum ar fi secvențierea ARN, încă nu fac față cerințelor de viteză și diversitate în dezvoltarea medicamentelor ARN.

Inteligența artificială este gata să umple acest gol. Articolul evidențiază capacitatea AI de a valorifica calculul paralel și de a învăța modele complexe din cantități mari de date, abordând astfel limitările metodelor existente. Abordările bazate pe inteligență artificială pot crește eficiența dezvoltării medicamentelor și pot deschide noi oportunități pentru identificarea candidaților inovatori la medicamente. Autorii evidențiază trei strategii principale pe care AI le poate folosi pentru a genera progrese în dezvoltarea medicamentelor ARN: abordări bazate pe date, abordări bazate pe strategii de învățare și abordări bazate pe învățarea profundă.

Abordările bazate pe date oferă fundația prin folosirea unor seturi mari de date și tehnici de extragere a regulilor pentru a extrage modele și relații semnificative între moleculele de ARN și structurile sau funcțiile biologice ale acestora. Abordările bazate pe strategii de învățare utilizează tehnici precum inferența cauzală și învățarea prin consolidare pentru a optimiza procesele de luare a deciziilor. Abordările bazate pe învățarea profundă, care reprezintă niveluri mai ridicate de complexitate și automatizare, folosesc modele de limbaj mari, cum ar fi ChatGPT, pentru a analiza secvențe lungi de ARN și pentru a sprijini proiectarea de novo a ARN-urilor funcționale.

Articolul își imaginează un flux de lucru viitor pentru dezvoltarea de medicamente ARN bazată pe inteligență artificială, bazată pe un sistem interactiv, bazat pe software. Acest sistem ar avea două bucle cheie de feedback: o buclă internă care se concentrează pe proiectarea bazată pe platformă pentru a îmbunătăți performanța modelelor AI și o buclă externă care integrează date din lumea reală pentru a perfecționa continuu dezvoltarea de medicamente. Fluxul de lucru ar începe cu digitizarea cuprinzătoare a datelor ARN, urmată de design personalizat de candidat de medicament, evaluări de medicamente, sinteză automată și experimente biologice pentru validarea clinică preliminară. Candidații de medicamente selectați ar fi apoi potriviți cu sisteme de livrare adecvate și utilizați într-o simulare online pentru observarea timpurie a dinamicii de livrare, a efectelor medicamentelor și a proceselor de degradare în corpul uman.

Autorii identifică mai multe subiecte de cercetare provocatoare pentru viitorul apropiat, inclusiv vizualizarea cuprinzătoare de înaltă rezoluție, dezvoltarea personalizată a medicamentelor ARN și dezvoltarea unei platforme editabile de generare a ARN. Aceste progrese ar putea duce la o reprezentare mai completă și mai interactivă a structurilor ARN și a comportamentului lor în sistemele biologice și ar putea permite dezvoltarea de medicamente ARN extrem de personalizate, adaptate profilurilor genetice individuale.

Beneficiile economice și sociale ale dezvoltării medicamentelor ARN conduse de IA sunt remarcabile. Automatizarea bazată pe inteligență artificială reduce sarcinile care necesită multă muncă și permite identificarea mai rapidă și mai precisă a țintelor ARN, rezultând economii de costuri și testarea accelerată a terapiilor ARN. Pe măsură ce platforma se extinde industrial, asigură o calitate constantă a medicamentelor și o eficiență mai mare a costurilor prin procese optimizate și repetabile.

Integrarea AI în dezvoltarea medicamentelor ARN are potențialul de a transforma viitorul terapiei. Prin valorificarea capabilităților AI, cercetătorii pot explora în mod sistematic noi structuri de ARN, pot identifica candidați promițători la medicamente și pot accelera conducta de dezvoltare a medicamentelor, conducând în cele din urmă la modele de dezvoltare mai durabile și mai economice, cu beneficii de anvergură.

Surse: