Un nuovo strumento di IA accelera la scoperta di farmaci per il cancro e oltre

I ricercatori della Tsinghua University in Cina hanno creato DrugCLIP, un sistema di intelligenza artificiale in grado di individuare potenziali nuovi farmaci milioni di volte più rapidamente rispetto ai metodi tradizionali. La scoperta di farmaci convenzionale utilizza simulazioni computazionali lente per verificare se una piccola molecola si inserisce nella tasca di legame di una proteina, il punto in cui i farmaci si legano per bloccare o modificare l’azione di una proteina nella malattia. Questo processo può richiedere giorni o settimane per una singola proteina e milioni di composti, risultando costoso e limitante per esigenze urgenti come i trattamenti oncologici.

DrugCLIP cambia questo approccio trasformando proteine e molecole in vettori matematici, come punti su una mappa digitale. Una rete neurale per le proteine e un’altra per le molecole apprendono da coppie note farmaco-proteina, così che punti vicini sulla mappa indichino buoni abbinamenti senza ricorrere a lente procedure di adattamento strutturale. Per gestire migliaia di proteine, il team ha utilizzato AlphaFold2 (ne abbiamo parlato qui) per predire le strutture 3D di circa 10.000 proteine umane, coprendo metà del genoma “druggable”, e ha poi raffinato le tasche di legame con il loro strumento GenPack per una maggiore accuratezza. Nei test, il sistema ha esaminato 500 milioni di composti contro 10.000 proteine (10 trilioni di coppie) in un solo giorno su computer standard.

Lo strumento ha brillato su bersagli difficili come TRIP12, una proteina legata alla crescita tumorale e all’autismo, per la quale non esistevano strutture affidabili. DrugCLIP ha individuato ligandi forti che i test di laboratorio hanno confermato in grado di bloccare l’attività di TRIP12, un successo per le proteine considerate “non druggable”. Ha inoltre identificato correttamente bersagli noti come i recettori e i trasportatori della serotonina, eguagliando o superando i metodi di docking con tassi di hit fino al 17,5% negli esperimenti. Altri report segnalano risultati simili su proteine diverse, con l’IA capace di individuare hit trascurati dagli strumenti più lenti.

Disponibile gratuitamente al pubblico, DrugCLIP include un database completo di risultati di pre-screening per ricercatori di tutto il mondo. Questa risorsa aperta accelera la ricerca di nuovi farmaci contro malattie rare o tumori difficili. Con l’evoluzione dell’IA basata su AlphaFold, strumenti come questo riducono i tempi di scoperta da anni a ore, promettendo terapie più rapide senza clamore, ma con una velocità reale supportata dai dati di laboratorio.

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