药物输送系统使用AI创建的慢性疾病

威尔默眼科研究所,约翰霍普金斯大学的医学研究人员说,他们已经使用人工智能模型和机器学习算法成功地预测哪些蛋白质氨基酸组成成分治疗最有可能安全地提供治疗药物对动物眼睛的细胞。

项目,与来自马里兰大学的研究人员合作,推进新并更多的药物治疗常见的慢性致盲眼疾,包括青光眼,黄斑变性,影响300万年和2000万年人在美国,分别。目前的药物治疗这些疾病,包括多个日常眼药水或频繁的眼睛注射,是有效的,但这种运载系统可能难以维持和容忍随着时间的推移,和鼓励科学开发交付系统,将组件绑定到眼细胞和安全扩展它们所携带的药物治疗的影响。

在2020年,美国食品和药物管理局批准一种植入式设备,可以放置的眼睛和释放药物来治疗青光眼。虽然这比下降或注射设备长时间工作,长期使用被证明在某些情况下导致眼部细胞死亡,要求患者恢复眼药水和注射。

发表5月2日在自然通讯,新的研究表明,人工intelligence-designed模型准确地预测一个有效的氨基酸序列,也被称为肽或蛋白质,小,绑定到一个特定的化学物质在兔眼细胞和安全分发药物几周,减少频繁的需要,严格的治疗计划。绑定到黑色素的团队专门研究了肽,一种化合物提供了眼睛的颜色,但在专业结构广泛存在的优势眼细胞。

研究小组指出,其他一些研究调查药使用肽表明这个系统可以有效,但他们想找到肽,强烈结合广泛的化合物。要做到这一点,团队认为,快速使用人工智能机器学习方法可以帮助解决和预测的有效肽序列,根据劳拉旗博士。,玛塞拉·e·沃尔的眼科教授约翰·霍普金斯大学医学院和共同通讯作者。

团队开始喂养成千上万的机器学习模型数据点,包括氨基酸和肽序列的特征。这些数据帮助计算机模型“学习”某些氨基酸的化学和绑定属性的组合,并随着时间的推移,如何预测候选肽序列药使用黑色素。

127肽产生的人工智能模型,预测不同能力渗透房子的特殊细胞黑色素,黑色素和无毒绑定到细胞。这127肽,肽的模型预测称为HR97成功率最高的绑定。团队还证实这些缩氨酸的性质,包括更好的吸收和细胞内绑定以及没有细胞死亡的迹象。

为了测试模型的预测,研究人员brimonidine高度HR97药物,用于治疗青光眼降低眼压,注入到成年的兔子的眼睛。确定HR97的性能,研究人员测量了水平brimonidine的眼睛细胞通过测试后细胞的浓度的药物管理实验药物输送系统。他们发现大量的brimonidine在场长达一个月,表明HR97成功渗透细胞,绑定到黑色素,并释放药物在更长一段时间。研究人员还证实,眼内压下降的影响brimonidine持续了18天必定HR97时,发现没有迹象表明刺激兔子的眼睛。

旗说,未来的研究使用人工智能预测多肽药物输送有巨大的影响对其他条件,包括黑色素,并可以扩展到针对其他专业结构。

“我们相信我们正在试图寻找解决方案的方法改善病人护理和生活质量使用药物输送系统。最终目标是创建我们可以翻译走出实验室,让人们的生活更好,”旗说。

参考:松林HT,周RT Rai U, et al。机器学习驱动多功能肽工程持续眼部给药。Nat Commun。2023;14 (1):2509。doi:10.1038 / s41467 - 023 - 38056 - w

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