Nova programska oprema AI bi lahko pospešila razvoj zdravil

Nova programska oprema AI bi lahko pospešila razvoj zdravil

Odkrivanje in razvoj zdravil v farmakoloških raziskavah – vključno z oceno tveganja učinkovin v zgodnji fazi razvoja zdravil – še vedno v veliki meri temelji na poskusih na živalih. Poleg etičnih vprašanj so študije na živalih zelo drage in dolgotrajne. Običajno zahtevajo tudi stalen nadzor in ocenjevanje s strani visoko usposobljenega osebja. Razvoj avtomatiziranih metod ocenjevanja, ki jih je mogoče uporabiti namesto standardnega testiranja na živalih, bi tako imel številne koristi za odkrivanje zdravil.

Iskanje teh alternativnih metod je v središču projekta »Embryonet-AI«, za katerega je Patrick Müller pravkar prejel štipendijo Evropskega raziskovalnega sveta (ERC) za dokaz koncepta v vrednosti 150.000 evrov. Müller je profesor razvojne biologije na Univerzi v Konstanzi in član Konstanz Cluster of Excellence - Collective Behavior. Njegov projekt temelji na spoznanjih, ki so jih on in njegova ekipa pridobili v projektu Ace-of-Space, ki ga financira ERC (»Analiza, nadzor in inženiring oblikovanja prostorsko-časovnega vzorca«). Cilj Müllerjevega novega projekta je nadaljnji razvoj programske opreme za analizo slik Embryonet s pomočjo umetne inteligence, ki samodejno zazna napake, ki nastanejo med razvojem živalskih zarodkov.

Embryonet ponuja hitro, stroškovno učinkovito in zelo natančno oceno vpliva snovi na razvoj bioloških sistemov. Negativni učinki, kot so vidne razvojne napake, so samodejno prepoznani in povezani z ustrezno signalno potjo. Embryonet po natančnosti celo prekaša človeške strokovnjake. »Vidimo velik potencial za uporabo programske opreme pri razvoju zdravil, zlasti v zgodnji fazi prepoznavanja potencialno primernih snovi – za izvajanje ocen tveganja in proučevanje mehanizmov delovanja nihajočih zdravil,« pravi Müller.

Ne samo za zarodke

Patrick Müller in njegova ekipa so prvič predstavili Embryonet v študiji iz leta 2023 z uporabo zarodkov cebric, objavljeni v reviji Nature Methods. Programska oprema je bila od takrat razširjena tako, da vključuje organoide. "Organoidi so umetna tkiva, ki se proizvajajo v laboratoriju z uporabo človeških matičnih celic. Njihove strukture spominjajo na majhne organe, kot so jetra, ledvice ali možgani - in se lahko uporabljajo kot modeli za te organe pri raziskavah zdravil," pojasnjuje Müller.

Kot del Proof of Concept Grant bodo Müller in njegova ekipa dodatno izboljšali modele AI, na katerih temelji Embryonet, da bi povečali njegovo natančnost in predvsem njegove funkcije. Hkrati želi ekipa ustvariti spletno platformo, s katero bo Embryonet na voljo uporabnikom po vsem svetu. Da bi dosegli ta cilj, bodo Müller in njegova ekipa sodelovali z drugimi raziskovalci, industrijskimi partnerji in ključnimi regulatorji, da bi zagotovili, da bo spletna platforma izpolnjevala potrebe prihodnjih uporabnikov in regulativne zahteve. Splošni cilj je razviti Embryonet v izdelek, pripravljen za trg.

Zamisel: Ker je Embryonet popolnoma avtomatiziran, bi lahko farmacevtska podjetja popolnoma vključila platformo v svoje raziskovalne kanale. Embryonet bi lahko na primer uporabili za sočasno preizkušanje več sto snovi v visoko zmogljivem procesu glede njihovih učinkov ali tveganj za določene organe ali razvojne procese – brez dokončanja dolgih študij z velikim številom preskusnih živali za vsako posamezno snov. Embryonet zagotavlja tudi informacije o mehanizmih delovanja potencialnih novih zdravil. "Dolgoročno bi lahko Embryonet nadomestil veliko število poskusov na živalih pri raziskavah zdravil in pospešil konvencionalne postopke z avtomatizacijo, hkrati pa bistveno zmanjšal stroške," zaključuje Patrick Müller.

Viri: