В Гарварде разработали инструмент на основе искусственного интеллекта, который определяет гены и комбинации лекарств, способные обратить вспять заболевания в клетках.
Исследователи Гарвардской медицинской школы создали инструмент на основе искусственного интеллекта, который может кардинально изменить процесс разработки лекарств. PDGrapher способен идентифицировать гены и комбинации препаратов, восстанавливающие здоровье больных клеток, открывая новые возможности для лечения рака и нейродегенеративных заболеваний. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Biomedical Engineering.
Традиционные разработки лекарственных средств часто включают тестирование сотен химических соединений в надежде, что одно из них окажется эффективным.
«Традиционный поиск лекарств подобен дегустации сотен готовых блюд в поисках того, которое по воле случая окажется идеальным на вкус», — говорит доктор Маринка Зитник , ведущий автор исследования и доцент кафедры биомедицинской информатики Института Блаватника Гарвардской медицинской школы. «PDGrapher работает как шеф-повар, который понимает, каким должно быть блюдо на вкус и как именно сочетать ингредиенты для достижения желаемого результата».
Новый инструмент представляет собой графовую нейронную сеть, которая анализирует не только отдельные точки данных, но и связи между ними. В биологии это означает картирование взаимосвязей между генами, белками и сигнальными путями, а затем прогнозирование того, какие комбинации препаратов могут обратить вспять патологический процесс в клетках.
Вместо того, чтобы тестировать все возможные вещества из базы данных, PDGrapher выявляет только те мишени, которые с наибольшей вероятностью восстановят здоровую функцию клетки. Модель имитирует, что происходит при отключении определённых генов или белков, и проверяет, продолжит ли клетка вести себя так, как будто она больна.
Для проверки эффективности модели исследователи использовали 19 наборов данных, охватывающих 11 типов рака. PDGrapher правильно определил мишени для существующих препаратов, а также выявил дополнительные кандидаты, эффективность которых подтверждается недавними исследованиями. В качестве примеров можно привести KDR (VEGFR2), мишень для терапии немелкоклеточного рака лёгкого, и TOP2A, фермент, уже являющийся мишенью химиотерапии, блокирование которого может подавлять метастазирование.
Модель превзошла другие инструменты — точность классификации оказалась на 35% выше, а время получения результатов сократилось до 25 раз по сравнению с аналогичными методами.
Смотрите также:
PDGrapher может сыграть особенно важную роль в лечении заболеваний, прогрессирование которых обусловлено множественными биологическими механизмами, таких как рак и нейродегенеративные заболевания. Команда уже тестирует его в исследованиях болезней Паркинсона и Альцгеймера, а также в сотрудничестве с Массачусетской городской больницей в исследовании редкой Х-сцепленной дистонии.
«Наша конечная цель — создать четкую дорожную карту, описывающую возможные пути обращения болезни вспять на клеточном уровне», — подчеркивает Зитник.
Это открытие может значительно ускорить разработку персонализированных методов лечения. Поскольку PDGrapher определяет конкретные мишени для тестирования, он сокращает время и стоимость тестирования, а также позволяет по-новому взглянуть на механизмы заболевания. Как отмечают исследователи, этот инструмент может стать основой новой парадигмы в фармакологии — перехода от принципа «одна мишень — один препарат» к сложным и точным терапевтическим комбинациям.
politykazdrowotna
