Искусственный интеллект и новые лекарства от хронической боли
По оценкам, каждый пятый страдает от хронической боли, и существующие методы лечения оставляют желать лучшего. Это серьёзная проблема, требующая новых подходов и инноваций.
Фейсюн Ченг (Feixiong Cheng), директор Центра генома клиники Кливленда (Cleveland Clinic’s Genome Center), и IBM сотрудничают в разработке новых лекарств для лечения хронической боли с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Система глубокого обучения команды выявляет метаболиты из кишечного микробиома и одобренные FDA лекарства, которые можно перепрофилировать для неопиоидных методов лечения.
Результаты исследования, опубликованные в Cell Press, представляют собой одно из многих достижений партнёрства организаций с Discovery Accelerator, способствующих продвижению исследований в области здравоохранения и наук о жизни.
Лечение хронической боли опиоидами остаётся проблематичным из-за риска серьёзных побочных эффектов и зависимости. Соавтор Юнгуан Цю (Yunguang Qiu) из лаборатории доктора Ченга объясняет, что введение лекарств в определённую подгруппу болевых рецепторов может обеспечить неопиоидное облегчение боли. Вопрос в том, как воздействовать на эти рецепторы.
Вместо изобретения новых молекул, команда задалась вопросом, можно ли применить уже разработанные методы исследования для поиска одобренных FDA лекарств. Часть этого процесса включает картирование кишечных метаболитов для определения целей лекарства.
Юксин Ян (Yuxin Yang), использует ИИ для идентификации молекул, которые могут работать как лекарства. Для этого необходимо трёхмерное понимание обеих молекул на основе обширных двумерных данных о их физических, структурных и химических свойствах.
Инструмент исследовательской группы LISA-CPI использует глубокое обучение для прогнозирования способности молекул связываться с болевыми рецепторами и их влияния на них. Это помогает сократить экспериментальное бремя и ускорить процесс разработки лекарств.
Команда использовала LISA-CPI для предсказания взаимодействия 369 кишечных микробных метаболитов и 2308 одобренных FDA лекарств с 13 болевыми рецепторами. Проводятся исследования для проверки этих соединений в лаборатории.
Доктор Ченг отмечает, что это лишь один пример сотрудничества с IBM в разработке базовых моделей малых молекул для лекарств. Эти модели могут предоставить мощные технологии ИИ для быстрой разработки методов лечения многих сложных проблем со здоровьем.
Литература:
Yuxin Yang et al, A deep learning framework combining molecular image and protein structural representations identifies candidate drugs for pain, Cell Reports Methods (2024). DOI: 10.1016/j.crmeth.2024.100865
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики АО «СЗМЦ» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей
E-mail для связи – [email protected];
