На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Свежие комментарии

  • Владимир
    Риск снижается, но все равно в итоге приводит к 100 % смертности.Инфаркт миокарда ...

ИИ ускоряет разработку лекарств от болезни Паркинсона в 10 раз

Международная команда исследователей разработала стратегию поиска лекарств от болезни Паркинсона и совместила ее с машинным обучением. Искусственный интеллект выявляет соединения, которые блокируют слипание или агрегацию альфа-синуклеина — белка, связанного с заболеванием. Машинное обучение обнаружило эффективные и недорогие соединения и позволило ускорить поиск нужных веществ в 10 раз.

Благодаря этому ученые могут одновременно работать сразу над несколькими лекарствами. Исследование опубликовано в журнале Nature Chemical Biology.

alt

Credit: Freepic


Сегодня болезнью Паркинсона страдают более 6 миллионов человек во всем мире. По прогнозам, к 2040 году это число вырастет в три раза. В дополнение к двигательным симптомам, пациенты испытывают проблемы с желудочно-кишечным трактом, нервной системой, режимом сна и когнитивными способностями. Болезнь Паркинсона выводит белки из строя и вызывает гибель нервных клеток. Из-за этого белки сворачиваются неправильно и образовывают аномальные скопления — тельца Леви. Они накапливаются в клетках мозга и препятствуют его нормальной работе. Пока ученые не нашли соединения, которые смогут изменить течение болезни. Для этого нужно отбирать лекарства-кандидаты в огромных химических библиотеках, что зачастую очень долго, дорого и безуспешно.

alt

Стратегия поиска веществ


Международная команда исследователей решила оптимизировать этот процесс. Они использовали одну из потенциальных стратегий лечения болезни Паркинсона. В ней небольшие молекулы могут объединять альфа-синуклеин — белок, тесно связанный с заболеванием. Ученые разработали особый метод машинного обучения, в котором искусственный интеллект анализировал химические библиотеки, содержащие миллионы соединений. Он выявил молекулы, которые связываются с альфа-синуклеином и блокируют его размножение. Исследователи протестировали несколько найденных соединений и передали данные об этом обратно в модель машинного обучения. Впоследствии она идентифицировала конкретные участки на молекулах, ответственные за связывание с альфа-синуклеином, и выбрала сильнодействующие соединения.

Используя искусственный интеллект, ученые ускорили процесс первоначального скрининга в десять раз и разработали соединения, которые эффективно воздействуют на альфа-синуклеин. Эти молекулы оказались в несколько раз лучше и дешевле в разработке, чем предыдущие. Новые методы поиска лекарств позволят пациентам с болезнью Паркинсона получать лечение намного быстрее, чем сейчас.

«Машинное обучение оказывает реальное влияние на процесс поиска лекарств — оно ускоряет весь процесс выявления наиболее перспективных кандидатов, — рассказал Мишель Вендрусколо, соавтор исследования из Кембриджского университета (Великобритания). — Для нас это означает, что мы можем начать работу над несколькими программами поиска лекарств, а не над одной. Столь многое стало возможным благодаря значительному сокращению как времени, так и затрат — это захватывающее время».


Текст: Ксения Земскова

Horne, R.I., Andrzejewska, E.A., Alam, P. et al. Discovery of potent inhibitors of α-synuclein aggregation using structure-based iterative learning. Nat Chem Biol(2024). https://doi.org/10.1038/s41589-024-01580-x

Adblock test (Why?)

Ссылка на первоисточник

Картина дня

наверх