Искусственный интеллект обнаружил эффективные препараты против рака

Новые перспективы в медицине открылись благодаря внедрению машинного обучения в поиск эффективных иммуномодуляторов. Ученые Притцкеровской школы молекулярной инженерии (PME) Чикагского университета обнаружили потенциальные лекарственные препараты, способные усилить иммунную систему в борьбе с раком и другими заболеваниями. Результаты исследования опубликованы в журнале Chemical Science.

Фото из открытых источников

Исследование включало высокопроизводительный скрининг 140 тысяч малых молекул, основанный на методе активного обучения. Этот подход совмещает способности искусственного интеллекта и высокопроизводительных экспериментов для анализа огромного числа молекул. Результат? Создание модели QSAR (Quantitative Structure Activity Relationship), способной прогнозировать активность молекулы на основе ее структуры.

Число потенциально активных молекул в молекулярном мире огромно — превышает 10 в 60-й степени, что делает процесс поиска лекарственных препаратов чрезвычайно сложным. Экспериментальный скрининг охватывает лишь малую долю этого разнообразия.

Ученые сканировали всего лишь 2880 соединений, что составляет два процента от всего молекулярного пространства. И все же, через четыре цикла скрининга, были обнаружены молекулы с потенциально революционными иммуномодулирующими свойствами.

Эти соединения воздействовали на ключевые иммунные ответы, усиливая или ослабляя сигнальные пути, важные для борьбы с воспалительными процессами, вирусами и активации иммунитета.

Наиболее перспективные кандидаты улучшали активность NF-κB на 110%, увеличивали активность IRF на 83% и подавляли активность NF-κB на 128%. Это происходило при использовании агонистов сигнальных путей, имитирующих воздействие патогенов.

Одно из обнаруженных соединений показало троекратное увеличение выработки интерферона-бета при воздействии агониста STING, что может быть революционным в укреплении иммунитета в борьбе с опухолями.

Планы исследователей включают более глубокую характеристику обнаруженных кандидатов, включая тестирование на живых организмах для понимания механизмов их действия. Это открывает новые перспективы в области лекарственных препаратов и иммунотерапии, ведущие к более эффективным методам борьбы с заболеваниями.