Искусственный интеллект в разработке лекарств: от структуры белка до новых молекул
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Автор описывает, как искусственный интеллект меняет поиск лекарств: от подбора готовых соединений к созданию молекул под заданный профиль эффекта. AlphaFold предсказывает структуру белка по аминокислотной последовательности; база системы содержит предсказанные структуры более 200 миллионов белков. Автор отмечает, что такие модели требуют экспериментальной проверки и могут не учитывать динамику белка при связывании лиганда.
TxGNN анализирует граф знаний о 17 080 заболеваниях и 7957 потенциальных терапевтических кандидатах и может предлагать препараты для болезней без известных эффективных средств. В феврале 2022 года молекула Insilico Medicine для лечения идиопатического лёгочного фиброза перешла к клиническим испытаниям фазы I. Автор подчёркивает, что предсказания искусственного интеллекта формируют гипотезы, но не заменяют экспериментальную и клиническую проверку.
Главное
- AlphaFold предсказывает структуру белка по аминокислотной последовательности; база системы содержит структуры более 200 миллионов белков.
- Граф знаний TxGNN охватывает 17 080 заболеваний и 7957 потенциальных терапевтических кандидатов.
- TxGNN может предлагать кандидатов для заболеваний без известных эффективных препаратов в обучающих данных.
- Препарат Insilico Medicine для идиопатического лёгочного фиброза вошёл в фазу I испытаний в феврале 2022 года.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация