AlphaFold和人工智能加速新的肝癌药物的设计

新的研究使用AlphaFold,人工智能(AI)的蛋白质结构数据库,加快设计和合成药物治疗肝细胞癌(HCC),最常见的原发性肝癌。它是第一个成功应用在药物发现AlphaFold达到识别过程。这项研究由一个国际研究小组的研究,发表在上周化学科学,由多伦多大学的吗加速度的财团主管艾伦•Aspuru-Guzik化学诺贝尔奖得主迈克尔•莱维特和Insilico医学创始人兼首席执行官亚历克斯Zhavoronkov。

人工智能是革命性的药物发现和开发。在2022年,AlphaFold字母的DeepMind开发的计算机程序,对整个人类基因组预测蛋白质结构——一个了不起的突破在人工智能应用程序和结构生物学。这个免费AI-powered数据库帮助科学家预测数以百万计的未知蛋白质的结构,这是加速发展的关键新药物来治疗疾病。

在这个新的化学科学纸,AlphaFold已成功应用于一个端到端的AI-powered药物发现平台称为制药。人工智能,包括biocomputational引擎、PandaOmics和生成化学引擎,Chemistry42。研究人员发现了一个小说的目标肝癌——先前未被发现的治疗途径,开发了一个小说了分子——一个分子可以绑定到目标——没有一个实验性地确定结构的援助。这是在30天内完成从目标选择和合成后7个化合物。在第二轮AI-powered化合物生成,研究人员发现了一个更强的分子。

“虽然世界是着迷于生成人工智能在艺术和语言的发展,我们生成的人工智能算法成功地设计有效的抑制剂的目标AlphaFold-derived结构、“Zhavoronkov亚历克斯说,Insilico医学的创始人兼首席执行官。

“AlphaFold打破新的科学地预测人体中所有蛋白质的结构,“冯任说,首席科学官和合作者Insilico医学的联合首席执行官。“Insilico医学,我们看到作为一个令人难以置信的机会把这些结构和将它们应用到我们的端到端AI平台以生成新的疗法处理未满足的需求高的疾病。本文是朝这个方向迈出的重要的第一步。”

没有人工智能,科学家必须依靠传统的化学试验和错误的方法缓慢、昂贵,限制了他们探索的范围。COVID-19表明,快速开发新药或新配方的现有需要,越来越被公众预期。AI有潜力提供这个速度和改变材料的分子的发现,因为它已经完成了几乎所有分支的科学和工程在过去的十年里。

“本文的进一步证据的能力AI将药物发现过程以提高速度,效率和准确性,”迈克尔·莱维特说,诺贝尔化学奖得主,Robert w .和维维安k·卡希尔教授的癌症研究和计算机科学教授,斯坦福大学 。” 结合AlphaFold的预测能力和目标Insilico医学和药物设计实力的制药公司。人工智能平台,可以想象我们即将AI-powered药物发现的新时代”。

“本文演示的是医疗保健,人工智能的发展超过部分的总和,“艾伦·Aspuru-Guzik说化学和计算机科学教授多伦多大学和加拿大150年理论和量子化学研究椅子。“如果一个人使用一个生成模型针对一个AI-derived蛋白质,可以大大扩大疾病的范围,我们可以目标。如果一个增加了自动驾驶的实验室,我们将会在一个未知的领域。请继续关注!”

Insilico医学和加速度财团,多伦多大学Aspuru-Guzik指导计划,正在积极开发无人驾驶的实验室,一个新兴的技术,它结合了人工智能、自动化和先进的计算加速材料和分子的发现。访问工具和数据将帮助更多的科学家进入人工智能科学领域,反过来有助于推动重大进展。

Insilico医学是临床阶段公司开发一个基于ai的端到端集成管道药物发现和设计,与第一AI-discovered AI-designed药物,对特发性肺纤维化,促进积极的第一阶段背线结果,管道和30其他药物,对癌症、纤维化,免疫力,中枢神经系统疾病,和老龄化带来的疾病。Aspuru-Guzik和莱维特是Insilico顾问。加速度财团是一个全球社区的学术界、工业和政府共同努力加快新发现的分子和材料需要一个可持续发展的未来。

参考:任F,丁X,郑M, et al . AlphaFold加速人工智能动力药物发现:高效CDK20小分子抑制剂的发现一本小说。化学科学。2023年。doi:10.1039 / D2SC05709C

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