ساعدت المنصة الجديدة علماء جامعة كاليفورنيا سان دييغو في تخليق 32 دواءً محتملاً متعدد الأهداف لعلاج السرطان.
طور علماء جامعة كاليفورنيا سان دييغو خوارزمية تعلم آلي لمحاكاة الكيمياء المستهلكة للوقت في المراحل الأولى من تطوير الأدوية، مما قد يؤدي إلى تبسيط العملية بشكل كبير وفتح الأبواب أمام علاجات غير مسبوقة. يتطلب تحديد المرشحين للأدوية لمزيد من التحسين عادةً آلاف التجارب الفردية، ولكن منصة الذكاء الاصطناعي (AI) الجديدة يمكن أن تحقق نفس النتائج في جزء صغير من الوقت. استخدم الباحثون الأداة الجديدة، الموضحة في Nature Communications، لتخليق 32 مرشحًا جديدًا للأدوية المضادة للسرطان.
تعد هذه التكنولوجيا جزءًا من اتجاه جديد ولكنه متزايد في علوم الأدوية لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين اكتشاف الأدوية وتطويرها.
تتميز المنصة الجديدة، المسماة POLYGON، بكونها فريدة من نوعها بين أدوات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأدوية لأنها يمكنها تحديد جزيئات متعددة الأهداف، في حين أن بروتوكولات اكتشاف الأدوية الحالية تعطي الأولوية حاليًا للعلاجات أحادية الهدف. تعد الأدوية متعددة الأهداف ذات أهمية كبيرة للأطباء والعلماء لأنها يمكن أن توفر نفس فوائد العلاج المركب، حيث يتم استخدام العديد من الأدوية المختلفة معًا لعلاج السرطان، ولكن مع آثار جانبية أقل.
حقوق النشر
إريك جيبسن، جامعة كاليفورنيا سان دييغو
