Группа учёных из Великобритании опубликовала на страницах нового издания журнала Nature работу, обсуждающую идею применения программы искусственного интеллекта, а именно AlphaFold, от фирмы DeepMind, для создания новых лекарств на основе психоактивных соединений. Как утверждают авторы работы, данный инструмент позволит автоматизировать и существенно ускорить процесс комбинации разных потенциальных соединений, что в свою очередь позволить учёным получить доступ к ряду потенциальных соединений, которые могут обладать терапевтическим эффектом известных психоделиков, но без их характерного психоактивного воздействия.

«AlphaFold является настоящей технологической революцией в сфере моделирования химических молекул. Благодаря данному ИИ, мы сможем за крайне короткие сроки отобрать несколько сотен, если не тысяч потенциальных соединений для более глубокого тестирования», сообщает Nature один из авторов работы, Йенс Карлсен. «По сути, данный инструмент является широкой базой данной различных известных белковых соединений, способной автоматически сравнивать вещества друг с другом, при этом изучая все возможные комбинации расположения и изгиба индивидуальных субстанций. Ранее, на отбор подобных веществ путём рентгенологической кристаллографии уходили месяцы. Теперь же мы сможем отобрать большой список потенциальных кандидатов на синтез и изучение всего за неделю».



Конечно, многие специалисты в области химии критически высказались об ещё не рецензированном исследовании, в частности отметив, что высокая чувствительность белковых молекул к структурным изменениям является причиной того, что ранние модели симуляции химических соединений давали большое количество ложных позитивных результатов.

«Несмотря на всю шумиху вокруг инновационных способностей ИИ, по сути мы имеем дело со стандартной системой полного перебора разных соединений. Хотя она, безусловно, куда более совершенна, чем её предшественники, я крайне сомневаюсь, что она сможет существенно упростить и автоматизировать процесс поиска новых лекарств», говорит на этот счёт химик фармаколог, Браян Шоичет, преподающий при Университете Калифорнии, Сан-Франциско. «Система может несколько ускорить поиск базы веществ для анализа, однако, без непосредственного эксперимента, с синтезом вещества и его практическим применением, трудно абсолютно точно сказать, как оно будет действовать на рецепторы в теле млекопитающего».

В доказательство своей позиции доктор Шоичет привел другое исследование, содержащие кросс анализ результатов использования AlphaFold в поиске новых лекарственных субстанций в 10 разных категориях. Как демонстрируют данные, стандартные на данный момент методы тестирования новых субстанций, вроде кристаллографии и анализа стыковки лиганд в белковых соединениях, куда более эффективны в поиске функциональных активных субстанций, в сравнении с ИИ инструментами, пусть они и несут большие затраты в плане денег и времени.

«Каждое органическое соединение по-своему уникально. Нельзя судить о его эффектах используя модель прогнозирования, по крайней мере, не с нашим нынешним уровнем технологий и знаний в плане их синтеза», добавил он.

С другой стороны, Шоичет отметил, что ИИ всё же достаточно эффективен в отборе наиболее интересных потенциальных кандидатов для синтеза новых лекарств.

«Проведённый мной пробный тест программы продемонстрировал, что ИИ очень хорошо отбирает вещества, являющиеся потенциальными активаторами серотонина. Опираясь на подобные простые факторы, программа вполне может оперативно собрать широкую базу данных, состоящую из веществ, с наиболее выраженным эффектом на синтез серотонина и его активацию. Однако, их всё также необходимо будет проверить в клинических условиях, перед тем, как делать некие выводы», сообщает доктор.

Источник: hightimes.com
Прислал: mcfry

Комментариев: 2


Читайте также:
Последние новости из раздела "медицина"
[01.03.2024] Исследование: Молекулы КБД и КБХ оказались эффективными в борьбе с раком кожи
[29.02.2024] Исследование: Каннабиноиды могут быть эффективным средством в терапии зависимости от нейростимуляторов
[20.02.2024] Австралия: Компания разработала синтетический каннабиноид, продемонстрировавший эффективность в терапии рака кожи
[09.02.2024] Исследование: Употребление ТГК облегчает симптомы депрессии
[03.02.2024] Исследование: Микродозы псилоцибина оказались эффективными в терапии симптомов ангедонии и ОКР
все новости...
Фото месяца
Автор: weedstock
2401.weedstock, 499 IX x Lemon Alien Dog regular. Suff
Ух ты, реклама!
Бонусы от Victory Seeds в магазине SemenaRastut
Последнее видео
Автор: Посконник
Вечер возле ящика
Текущий опрос
Любимый способ
Проголосовало: 30151
Наши кнопки
Код кнопки
Код кнопки
Спонсоры ОЛК
M