Исследователи нашли новую технику прогнозирования белков на основе искусственного интеллекта, которая может полностью изменить индустрию разработки лекарств. Используя возможности AlphaFold 2, этот новый подход, созданный кандидатом наук Габриэлем Монтейро да Силва из Университета Брауна, быстро предсказывает ряд белковых структур. Понимая сложную динамику белковых структур и создавая новые возможности для терапевтического вмешательства, этот подход может совершить революцию в этом секторе.
Улучшение понимания динамики белков на основе искусственного интеллекта
Ключевым компонентом этого нового подхода является его способность надежно прогнозировать относительные популяции конформаций белка, выходя за рамки ограничений традиционного статического моделирования. Динамика белков является предметом исследования, которое Монтейро да Силва и его коллеги добились научного прогресса благодаря использованию AlphaFold 2, который хорошо известен своей точностью в предсказании белковых структур.
Эта работа предлагает исследователям всестороннее понимание активности белка во времени, что имеет важные последствия для разработки лекарств.
Валидация и последствия
Исследователи сравнили свои экспериментальные данные, чтобы получить подтверждение своего метода прогнозирования. Сделанные ими предположения были подтверждены экспериментами по ядерному магнитному резонансу. Демонстрируя эффективность своего подхода, основанного на искусственном интеллекте, они достигли выдающейся точности 80%. Эта проверка подчеркивает надежность технологии и ее потенциал для ускорения процедур разработки лекарств. Эти результаты показывают, как этот подход может способствовать развитию научных исследований, а также практическому применению.
Кроме того, эта стратегия гораздо более эффективна и экономически выгодна, чем современные вычислительные методы, которые печально известны тем, что требуют большого количества ресурсов. Монтейру да Силва подчеркивает, насколько дорогими и трудоемкими могут быть старые методы, подчеркивая, насколько срочно необходимо найти масштабируемые альтернативы. Этот подход обещает продвинуть научные исследования за счет ускорения высокопроизводительного анализа, особенно когда речь идет о понимании сложной динамики белков в ситуациях заболевания.
Мы собираемся начать новую главу в истории разработки лекарств, которая будет характеризоваться огромной скоростью и точностью благодаря появлению инструмента прогнозирования белков на базе искусственного интеллекта. В настоящее время исследователи размышляют о том, как этот новый подход может повлиять на разработку фармацевтических и биологических препаратов. Хотя волнение по поводу этих разработок растет, есть ощущение ожидания дополнительных исследований, которые могли бы привести к созданию более эффективных методов лечения или, возможно, лекарства. Существует масса захватывающих возможностей для революционных открытий, которые могут улучшить жизнь многих людей, пока мы еще живы в это удивительное время.
Источник: https://www.cryptopolitan.com/ai-based-protein-prediction-drug-discovery/