Lek zaprojektowany przez sztuczną inteligencję zbliża się do zatwierdzenia w imponującym klipie

Lek zaprojektowany przez sztuczną inteligencję zbliża się do zatwierdzenia w imponującym klipie

Znacznik czasu: 18 marca 2024 4:45
Lek zaprojektowany przez sztuczną inteligencję zbliża się do zatwierdzenia w imponującym klipie PlatoBlockchain Data Intelligence. Wyszukiwanie pionowe. AI.

Po raz pierwszy lek zaprojektowany przez sztuczną inteligencję znajduje się w drugiej fazie badań klinicznych. Niedawno zespół odpowiedzialny za lek opublikował artykuł opisujący, w jaki sposób udało mu się go tak szybko opracować.

Zrobione przez Medycyna Insilico, firmy biotechnologicznej z siedzibą w Nowym Jorku i Hongkongu, kandydat na lek działa na idiopatyczne zwłóknienie płuc – śmiertelną chorobę, która z biegiem czasu powoduje twardnienie i bliznowacenie płuc. Uszkodzenia są nieodwracalne, przez co oddychanie staje się coraz trudniejsze. Choroba nie ma znanych czynników wyzwalających. Naukowcy mieli trudności ze znalezieniem białek lub cząsteczek, które mogą powodować chorobę, jako potencjalnych celów leczenia.

Dla chemików zajmujących się medycyną opracowanie leku na tę chorobę to koszmar. Dla dr Alexa Zhavoronkowa, założyciela i dyrektora generalnego Insilico Medicine, wyzwanie to stanowi potencjalny dowód słuszności koncepcji, który może zmienić proces odkrywania leków przy użyciu sztucznej inteligencji i zapewnić nadzieję milionom ludzi zmagających się ze śmiertelną chorobą.

W całym procesie rozwoju leku, nazwanego ISM018_055, zastosowano sztuczną inteligencję. Z Pharma.AI, należącą do firmy platformę do projektowania leków, zespół wykorzystał wiele metod sztucznej inteligencji, aby znaleźć potencjalny cel choroby, a następnie wygenerował obiecujących kandydatów na leki.

ISM018_055 wyróżniał się zdolnością do zmniejszania blizn w komórkach i modelach zwierzęcych. W zeszłym roku lek przeszedł badanie kliniczne I fazy z udziałem 126 zdrowych ochotników w Nowej Zelandii i Chinach, mające na celu sprawdzenie jego bezpieczeństwa, i przeszło ono śpiewająco. Zespół ma teraz opisał całą swoją platformę i udostępnił swoje dane Nature Biotechnology.

Harmonogram odkrywania leku, od znalezienia celu do zakończenia I fazy badań klinicznych, wynosi: około siedmiu lat. Dzięki sztucznej inteligencji firma Insilico wykonała te kroki w mniej więcej połowie tego czasu.

„Wcześnie dostrzegłem potencjał wykorzystania sztucznej inteligencji do przyspieszenia i usprawnienia procesu odkrywania leków od początku do końca” – powiedział Zhavoronkov Centrum osobliwości. Koncepcja początkowo spotkała się ze sceptycyzmem społeczności odkrywającej leki. Dzięki ISM018_055 zespół poddaje swoją platformę sztucznej inteligencji „ostatecznej próbie — odkrywa nowy cel, projektuje od podstaw nową cząsteczkę, która hamuje ten cel, testuje ją i wprowadza do badań klinicznych z pacjentami”.

Przed lekiem zaprojektowanym przez sztuczną inteligencję trzeba się wspiąć, zanim dotrze do drogerii. Na razie wykazano, że jest bezpieczny tylko u zdrowych ochotników. Firma wystartowała Badania kliniczne fazy II zeszłego lata, w ramach którego zostaną dokładniej zbadane bezpieczeństwo leku i rozpoczną się testy jego skuteczności u osób chorych.

„Wiele firm pracuje nad sztuczną inteligencją, aby ulepszyć różne etapy odkrywania leków” powiedziany Doktor Michael Levitt, laureat Nagrody Nobla w dziedzinie chemii, który nie był zaangażowany w prace. „Insilico… nie tylko zidentyfikowało nowy cel, ale także przyspieszyło cały proces wczesnego odkrywania leków i całkiem skutecznie zweryfikowało swoje metody sztucznej inteligencji”.

Ta praca jest dla mnie „ekscytująca” – powiedział.

Długa gra

Pierwsze etapy odkrywania leku przypominają trochę hazard o wysokie stawki.

Naukowcy wybierają cel w organizmie, który prawdopodobnie powoduje chorobę, a następnie starannie projektują substancje chemiczne, które zakłócają ten cel. Kandydaci są następnie sprawdzani pod kątem niezliczonej liczby preferowanych właściwości. Na przykład, czy można go wchłonąć w postaci pigułki lub za pomocą inhalatora, a nie zastrzyku? Czy lek może osiągnąć cel na poziomie wystarczająco wysokim, aby zablokować blizny? Czy można go łatwo rozłożyć i usunąć przez nerki? Ostatecznie, czy jest to bezpieczne?

Cały proces walidacji, od odkrycia do zatwierdzenia, może zająć ponad dekadę i miliardy dolarów. W większości przypadków hazard się nie opłaca. Mniej więcej Wzrost o 90 początkowo obiecujących kandydatów na leki nie przechodzi badań klinicznych. Jeszcze większej liczbie kandydatów nie udaje się dotrzeć tak daleko.

Pierwszy etap – znalezienie celu dla potencjalnego leku – jest niezbędny. Proces ten jest jednak szczególnie trudny w przypadku chorób o nieznanej przyczynie lub złożonych problemów zdrowotnych, takich jak nowotwory i zaburzenia związane z wiekiem. Dzięki sztucznej inteligencji Zhavoronkov zastanawiał się, czy można przyspieszyć podróż. W ciągu ostatniej dekady zespół stworzył kilku „naukowców zajmujących się sztuczną inteligencją”, aby pomagać swoim ludzkim współpracownikom.

Pierwszy, PandaOmika, wykorzystuje wiele algorytmów do skupiania się na potencjalnych celach w dużych zbiorach danych — na przykład mapach genetycznych lub białkowych oraz danych z badań klinicznych. W przypadku idiopatycznego zwłóknienia płuc zespół przeszkolił narzędzie na podstawie danych z próbek tkanek pacjentów chorych i dodał tekst ze zbioru internetowych publikacji naukowych i grantów w tej dziedzinie.

Innymi słowy, PandaOmika zachowywał się jak naukowiec. „Odczytał” i zsyntetyzował istniejącą wiedzę jako tło oraz uwzględnił dane z badań klinicznych, aby wygenerować listę potencjalnych celów dla tej choroby, ze szczególnym uwzględnieniem nowości.

Najlepszym kandydatem okazało się białko o nazwie TNIK. Chociaż TNIK nie był wcześniej powiązany z idiopatycznym zwłóknieniem płuc, był cel związane z wieloma „cechami charakterystycznymi starzenia się” – niezliczoną liczbą zaburzonych procesów genetycznych i molekularnych, które kumulują się wraz z wiekiem.

Mając w ręku potencjalny cel, uruchomiono inny silnik AI Chemia42, wykorzystali algorytmy generatywne do znalezienia substancji chemicznych, które mogłyby przyczepić się do TNIK. AI tego typu generuje odpowiedzi tekstowe w popularnych programach takich jak ChatGPT, ale potrafi też wymyślać nowe leki.

„Generatywna sztuczna inteligencja jako technologia istnieje już od 2020 roku, ale teraz znajdujemy się w kluczowym momencie zarówno szerokiej świadomości komercyjnej, jak i przełomowych osiągnięć” – powiedział Zhavoronkov.

Dzięki fachowemu wsparciu chemików zajmujących się medycyną ludzi zespół ostatecznie znalazł kandydata na lek: ISM018_055. Lek był bezpieczny i skuteczny w zmniejszaniu blizn w płucach na modelach zwierzęcych. Co zaskakujące, chronił także skórę i nerki przed zwłóknieniem, które często występuje podczas starzenia.

Pod koniec 2021 roku zespół rozpoczął w Australii badanie kliniczne sprawdzające bezpieczeństwo leku. Wkrótce podążyli za nimi inni w Nowej Zelandii i Chinach. Wyniki u zdrowych ochotników były obiecujące. Lek zaprojektowany przez sztuczną inteligencję był łatwo wchłaniany przez płuca, gdy był przyjmowany w postaci pigułki, a następnie rozkładany i eliminowany z organizmu bez zauważalnych skutków ubocznych.

To dowód koncepcji odkrywania leków w oparciu o sztuczną inteligencję. „Jesteśmy w stanie wykazać ponad wszelką wątpliwość, że ta metoda znajdowania i opracowywania nowych metod leczenia działa” – powiedział Zhavoronkov.

Pierwszy w klasie

Lek zaprojektowany przez sztuczną inteligencję przeszedł do kolejnego etapu badań klinicznych, faza II, zarówno w USA, jak i w Chinach zeszłego lata. Lek jest testowany na osobach chorych przy zastosowaniu złotego standardu badań klinicznych: randomizowanych, podwójnie ślepych i z placebo.

„Wiele osób twierdzi, że wykorzystuje sztuczną inteligencję do odkrywania leków” powiedziany Doktor Alán Aspuru-Guzik z Uniwersytetu w Toronto, który nie był zaangażowany w nowe badanie. „Według mojej wiedzy jest to pierwszy lek wygenerowany przez sztuczną inteligencję, znajdujący się w II etapie badań klinicznych. Prawdziwy kamień milowy dla społeczności i dla Insilico.”

Sukces leku nadal nie jest pewny. Kandydaci na leki często ponoszą porażkę podczas badań klinicznych. Ale jeśli się powiedzie, może potencjalnie mieć szerszy zasięg. Zwłóknienie często pojawia się w wielu narządach wraz z wiekiem, ostatecznie zaburzając normalne funkcjonowanie narządów.

„Chcieliśmy zidentyfikować cel, który jest w dużym stopniu powiązany zarówno z chorobami, jak i starzeniem się, a zwłóknienie… jest główną cechą charakterystyczną starzenia się” – powiedział Zhavoronkov. Platforma AI znalazła jeden z najbardziej obiecujących „celów o podwójnym przeznaczeniu związanych ze przeciwdziałaniem zwłóknieniu i starzeniu się”, który może nie tylko uratować życie osobom z idiopatycznym zwłóknieniem płuc, ale także potencjalnie spowolnić starzenie się nas wszystkich.

Dla doktora Christopha Kuppe z RWTH Aachen, który nie był zaangażowany w te prace, badanie jest „przełomem”, który może zmienić trajektorię odkrywania leków.

Ponieważ ISM018_055 przechodzi obecnie badania fazy II, Zhavoronkov przewiduje przyszłość, w której sztuczna inteligencja i naukowcy współpracują w celu przyspieszenia nowych metod leczenia. „Mamy nadzieję, że ta [praca] zwiększy zaufanie i więcej partnerstw oraz przekona pozostałych sceptyków co do wartości odkrywania leków dzięki sztucznej inteligencji” – powiedział.

Źródło obrazu: Insilico

Znak czasu:

Więcej z Centrum osobliwości