AI ベースの医薬品スクリーニング プロセスにより、命を救う医薬品の開発が加速する可能性があります



命を救う医薬品の開発には数十億ドルと何十年もの時間がかかる可能性がありますが、セントラルフロリダ大学の研究者は、開発した新しい人工知能ベースの薬物スクリーニングプロセスでこのプロセスをスピードアップすることを目指しています.

自然言語処理技術を使用して薬物と標的タンパク質の相互作用をモデル化する方法を使用して、研究者は有望な薬物候補を特定説(推定)する際に最大 97% の精度を達成しました。 この結果は、Briefings in Bioinformatics 誌に最近掲載されました。

この手法は、薬物とタンパク質の相互作用を各タンパク質結合部位の言葉で表現し、ディープ ラーニングを使用して 2 つの間の複雑な相互作用を支配する特徴を抽出します。

AI が利用できるようになったことで、これは AI が取り組むことができるものになりました。 非常に多くのバリエーションのタンパク質と薬物相互作用を試して、どれがより結合しやすいか、または結合しないかを見つけることができます.」


Ozlem Garibay、研究共著者、助教、UCF の産業工学および管理システム部門

彼らが開発した AttentionSiteDTI として知られるモデルは、タンパク質結合部位の言語を使用して解釈できる最初のモデルです。

この作業は、医薬品設計者が重要なタンパク質結合部位とその機能特性を特定説(推定)するのに役立つため、重要です。これは、医薬品が有効かどうかを判断するための鍵となります。

研究者は、最先端の予測性能を達成しながら、タンパク質のどの部分が薬物化合物と相互作用するかをモデルに学習させる自己注意メカニズムを考案することにより、この成果を達成しました。

このメカニズムの自己注意能力は、タンパク質の最も関連性の高い部分に選択的に焦点を当てることによって機能します。

研究者は、化合物とタンパク質間の結合相互作用を測定する実験室での実験を使用してモデルを検証し、その結果をモデルが計算で予測した結果と比較しました。 COVIDを治療するための薬は依然として興味深いため、実験には、SARS-CoV2ウイルスのスパイクタンパク質に結合する薬物化合物のテストと検証も含まれていました.

Garibay は、ラボの結果と計算による予測との間の高い一致は、AttentionSiteDTI が潜在的に有効な薬物化合物を事前にスクリーニングし、新薬の探索と既存薬の転用を加速する可能性を示していると述べています。

「この影響力の大きい研究は、COVID 関連の発見に対処するために、材料工学と AI/ML およびコンピューター科学者の間の学際的な協力によってのみ可能になりました」と、研究の共著者であり、UCF の材料科学工学科の議長である Sudipta Seal 氏は述べています。

UCF の College of Engineering and Computer Science の博士課程の学生であり、この研究の筆頭著者である Mehdi Yazdani-Jahromi 氏は、この研究は薬物の事前スクリーニングに新しい方向性をもたらしていると述べています。

「これにより、研究者は AI を使用して薬剤をより正確に特定説(推定)し、新しい疾患に迅速に対応できるようになります。また、この方法により、研究者はウイルスのタンパク質の最適な結合部位を特定説(推定)し、薬剤設計に重点を置くことができます。」

「私たちの研究の次のステップは、AI の力を使って新薬を設計することです」と彼は言います。 「これは当然、パンデミックに備えるための次のステップになる可能性があります。」

この研究は、UCF の内部 AI およびビッグデータ シード資金調達プログラムによって資金提供されました。

この研究の共著者には、UCF の College of Engineering and Computer Science にある UCF の Complex Adaptive Systems Laboratory のポスドク研究員である Niloofar Yousefi も含まれていました。 UCF の産業工学および管理システム学科の博士課程の学生である Aida Tayebi 氏。 Elayaraja Kolanthai は、UCF の材料科学工学部のポスドク研究員です。 Craig Neal は、UCF の材料科学工学科のポスドク研究員です。

Garibay は、UCF からコンピューター サイエンスの博士号を取得し、2020 年に工学およびコンピューター サイエンス学部の一部である UCF の産業工学および管理システム学科に参加しました。以前は、UCF の Office of Research で情報技術の分野で 16 年間働いていました。

ソース:

セントラルフロリダ大学

ジャーナルの参照:



Source link