Neue KI-Plattform entwickelt Krebsmedikamente der Zukunft
"Vor ein paar Jahren war KI ein Schimpfwort in der Pharmaindustrie, aber jetzt ist der Trend genau das Gegenteil..."
Wissenschaftler der UC San Diego haben einen Algorithmus des maschinellen Lernens entwickelt, der die zeitaufwändige Chemie in den ersten Phasen der Arzneimittelentdeckung simuliert. Dies könnte den Prozess erheblich rationalisieren und Türen für nie zuvor gesehene Behandlungen öffnen. Die Identifizierung von Wirkstoffkandidaten für die weitere Optimierung erfordert in der Regel Tausende von Einzelexperimenten, aber die neue Plattform für künstliche Intelligenz (KI) könnte möglicherweise die gleichen Ergebnisse in einem Bruchteil der Zeit liefern. Die Forscher nutzten das neue Tool, das in Nature Communications beschrieben wird, um 32 neue Arzneimittelkandidaten für Krebs zu synthetisieren.
Die Mitautorin der Studie, Katherine Licon (hier am Prüfstand), ist Laborleiterin des Ideker Labors an der UC San Diego, das computergestützte und traditionelle Nasslabortechniken kombiniert, um grundlegende Fragen zur Biologie von Krankheiten zu beantworten und neue Wege zur Verbesserung der Präzisionsmedizin zu entdecken.
Erik Jepsen/UC San Diego
Die Technologie ist Teil eines neuen, aber wachsenden Trends in der pharmazeutischen Wissenschaft, KI zur Verbesserung der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung einzusetzen.
"Vor einigen Jahren war KI in der pharmazeutischen Industrie noch ein Schimpfwort, aber jetzt ist der Trend genau das Gegenteil. Biotech-Startups haben es schwer, Gelder aufzutreiben, ohne KI in ihrem Geschäftsplan zu berücksichtigen", sagte der Hauptautor Trey Ideker, Professor am Department of Medicine der UC San Diego School of Medicine und außerordentlicher Professor für Bioengineering und Computerwissenschaften an der UC San Diego Jacobs School of Engineering. "Die KI-gestützte Arzneimittelentdeckung ist ein sehr aktiver Bereich in der Industrie geworden, aber im Gegensatz zu den Methoden, die in Unternehmen entwickelt werden, machen wir unsere Technologie quelloffen und für jeden zugänglich, der sie nutzen möchte."
Die neue Plattform mit dem Namen POLYGON ist einzigartig unter den KI-Tools für die Arzneimittelentdeckung, da sie Moleküle mit mehreren Zielmolekülen identifizieren kann, während bestehende Arzneimittelentdeckungsprotokolle derzeit Therapien mit nur einem Zielmolekül den Vorzug geben. Medikamente mit mehreren Zielmolekülen sind für Ärzte und Wissenschaftler von großem Interesse, da sie die gleichen Vorteile bieten können wie eine Kombinationstherapie, bei der mehrere verschiedene Medikamente zusammen zur Behandlung von Krebs eingesetzt werden, jedoch mit weniger Nebenwirkungen.
"Es dauert viele Jahre und Millionen von Dollar, um ein neues Medikament zu finden und zu entwickeln, vor allem, wenn es sich um ein Medikament mit mehreren Angriffspunkten handelt", so Ideker. "Die wenigen Medikamente mit mehreren Angriffspunkten, die wir haben, wurden größtenteils durch Zufall entdeckt, aber diese neue Technologie könnte dazu beitragen, den Zufall aus der Gleichung zu nehmen und eine neue Generation der Präzisionsmedizin zu starten."
Die Forscher trainierten POLYGON mit einer Datenbank von über einer Million bekannter bioaktiver Moleküle, die detaillierte Informationen über ihre chemischen Eigenschaften und bekannten Wechselwirkungen mit Proteinzielen enthält. Indem POLYGON aus den in der Datenbank gefundenen Mustern lernt, ist es in der Lage, originale chemische Formeln für neue Arzneimittelkandidaten zu erstellen, die wahrscheinlich bestimmte Eigenschaften haben, wie etwa die Fähigkeit, bestimmte Proteine zu hemmen.
"Genauso wie die KI heute sehr gut darin ist, originelle Zeichnungen und Bilder zu erstellen, z. B. Bilder von menschlichen Gesichtern auf der Grundlage gewünschter Eigenschaften wie Alter oder Geschlecht, kann POLYGON originelle molekulare Verbindungen auf der Grundlage gewünschter chemischer Eigenschaften erstellen", so Ideker. "In diesem Fall sagen wir der KI nicht, wie alt unser Gesicht aussehen soll, sondern wie unser zukünftiges Medikament mit Krankheitsproteinen interagieren soll."
Um POLYGON zu testen, generierten die Forscher Hunderte von Medikamentenkandidaten, die auf verschiedene Paare von Krebsproteinen abzielen. Von diesen synthetisierten die Forscher 32 Moleküle, die die stärksten vorhergesagten Wechselwirkungen mit den MEK1- und mTOR-Proteinen aufwiesen, einem Paar zellulärer Signalproteine, die ein vielversprechendes Ziel für eine Kombinationstherapie bei Krebs darstellen. Diese beiden Proteine werden von Wissenschaftlern als synthetisch tödlich bezeichnet, was bedeutet, dass die Hemmung beider Proteine zusammen ausreicht, um Krebszellen abzutöten, auch wenn die Hemmung eines Proteins allein nicht ausreicht.
Die Forscher fanden heraus, dass die von ihnen synthetisierten Medikamente eine signifikante Aktivität gegen MEK1 und mTOR aufwiesen, aber nur wenige Off-Target-Reaktionen mit anderen Proteinen zeigten. Dies deutet darauf hin, dass einer oder mehrere der von POLYGON identifizierten Wirkstoffe in der Lage sein könnten, als Krebstherapie auf beide Proteine abzuzielen, was eine Liste von Möglichkeiten für die Feinabstimmung durch menschliche Chemiker bietet.
"Wenn man erst einmal die in Frage kommenden Medikamente hat, muss man noch alle anderen chemischen Schritte unternehmen, um diese Optionen zu einer einzigen, wirksamen Behandlung zu verfeinern", so Ideker. "Wir können und sollten nicht versuchen, menschliches Fachwissen aus der Arzneimittelentdeckungspipeline zu eliminieren, aber wir können einige Schritte des Prozesses verkürzen.
Trotz dieser Vorsicht sind die Forscher optimistisch, dass die Möglichkeiten der KI für die Arzneimittelentdeckung gerade erst erforscht werden.
"Es wird sehr aufregend sein zu sehen, wie sich dieses Konzept in den nächsten zehn Jahren sowohl in der akademischen Welt als auch in der Privatwirtschaft entwickeln wird", so Ideker. "Die Möglichkeiten sind praktisch endlos."
Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.
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