Kanser tedavisinde özellikle ‘çok hedefli ilaçların’ geliştirilmesinin önünü açabileceği düşünülen platform, 32 potansiyel çok hedefli kanser ilacının sentezlenmesine yardımcı oldu. Tıp dünyasında çığır açabilecek bu ilerleme, kanser dışında pek çok hastalığın tedavisinde de umut ışığı olabilir.
İşte, detaylar…
Kaynak: https://today.ucsd.edu/story/simulate…
Yeni yapay zeka (AI) platformu geleceğin kanser ilaçlarını tasarlıyor: Şimdiye kadar, 32 potansiyel çok hedefli kanser ilacını sentezlemesine yardımcı oldu.
San Diego’daki Kaliforniya Üniversitesi’ndeki bilim insanları, ilaç keşif sürecini hızlandırabilecek ve yeni tedavi yöntemlerinin kapısını aralayabilecek bir makine öğrenme algoritması geliştirdi.
Bilim insanları, geliştirilen bu yapay zeka algoritmasıyla, aday ilaçların belirlenmesini ve optimizasyonunu hızlandırmayı hedefliyor. Üstelik algoritma, çok hedefli kanser ilaçlarının sentezlenmesinde kullanıldı ve 32 yeni ilaç adayı belirlendi. Bu gelişme, ilaç keşif sürecinin iyileştirilmesinde yapay zekanın kullanılmasına yönelik yeni ve büyüyen bir trendin parçası gibi görünüyor.
Simüle edilmiş kimya: POLYGON!
POLYGON adlı yeni platform, birden fazla hedefe sahip molekülleri tanımlama yeteneği ile diğer yapay zeka araçlarından ayrılıyor. Birden fazla hedefe sahip molekülleri tanımlayabiliyor. Bu sayede, mevcut yöntemlerdeki tek hedef üzerine odaklanma yerine, ‘çok hedefli ilaçlar’ konusunda önemli gelişmelerin önünü açabilir.
Peki, ‘Çok hedefli ilaçlar’ ne işe yarar?
Bilim insanlarının üzerine düşündüğü ve önem verdiği bu ‘çok hedefli ilaçlar’, birden fazla ilacın birlikte kullanıldığı kombine tedavilere göre daha az yan etki göstererek aynı başarıyı elde etme potansiyeline sahip. Fakat yeni ilaçların bulunması ve geliştirilmesi, özellikle çok hedefli ilaçlar söz konusu olduğunda, uzun yıllar ve milyonlarca dolar gerektirir.
POLYGON ise bu süreci hızlandırabilir ve yeni nesil hassas tıbbı başlatmaya yardımcı olabilir.
POLYGON, bir milyondan fazla biyoaktif molekülün kimyasal özelliklerini ve protein hedefleri ile etkileşimlerini içeren bir veritabanı üzerinde eğitildi.
Bu sayede, belirli proteinleri engelleme yeteneği gibi özelliklere sahip yeni aday ilaçlar için orijinal kimyasal formüller üretebiliyor.
Şimdiye kadar POLYGON’un test edilmesi için, çeşitli kanserle ilişkili protein çiftlerini hedefleyen yüzlerce aday ilaç üretildi. Bu adaylar arasından, MEK1 ve mTOR proteinleri ile en güçlü etkileşimlere sahip olan 32 molekül sentezlendi. Bu iki protein, birlikte engellendiğinde kanser hücrelerini öldürebilen proteinlerdir.
Sentezlenen ilaçların, MEK1 ve mTOR’a karşı önemli aktiviteye sahip olduğu, ancak diğer proteinlerle çok az hedef dışı reaksiyona sahip olduğu bulundu. Bu, POLYGON’un belirlediği ilaçların, kanser tedavisinde her iki proteini de hedefleyebileceğini ve insan kimyagerlerin ince ayar yapması için bir seçenekler listesi sunabileceğini gösteriyor.
Araştırmacılar, yapay zekanın ilaç keşfi olanaklarının henüz yeni araştırıldığı konusunda iyimser.
UC San Diego’da tıp, bilgisayar bilimi ve biyomühendislik profesörü Trey Ideker, aday ilaçların tek ve etkili bir tedaviye dönüştürülmesi için gereken tüm diğer kimyanın yapılmasının gerektiğini hatırlatıyor. Ancak, ilaç keşif sürecinin bazı adımlarını kısaltmanın mümkün olduğunu da söylüyor.
Ideker, bu konseptin önümüzdeki on yılda hem akademide hem de özel sektörde nasıl bir performans sergileyeceğini görmekten heyecan duyduğunu belirtiyor ve olasılıkların neredeyse sonsuz olduğunu söylüyor.
Ayrıca, yapay zekanın ilaç endüstrisindeki önemini vurguluyor. Ona göre, biyoteknoloji girişimlerinin yapay zekayı iş planlarına dahil etmeden fon toplamakta zorlandığı bir dönemdeyiz. Ideker’a göre, ‘Yapay zeka destekli ilaç keşfi, sektörde oldukça aktif bir alan haline geldi, ancak şirketlerde geliştirilen yöntemlerin aksine, teknolojimizi açık kaynak haline getiriyoruz ve onu kullanmak isteyen herkes için erişilebilir hale getiriyoruz.’
Kaynak: https://onedio.com/haber/yeni-yapay-zeka-algoritmasi-kanser-tedavisi-icin-32-farkli-ilac-gelistirdi-1221338
