Istraživači na Univerzitetu Nagoja u Japanu kreirali su i poboljšali dizajn veštačke inteligencije (AI) kako bi sintetizovali jedinjenje kandidata za novi inhibitor želudačne kiseline sa boljim afinitetom vezivanja od postojećih lekova. Njihovi nalazi, objavljeni u časopisu Biologija komunikacija, sugerišu novi način rada u tandemu sa AI u razvoju farmaceutskih proizvoda.
Želudačna kiselina je ključna komponenta varenja hrane. Međutim, kada je poremećena ravnoteža sekrecije želudačne sluzokože, želudačna kiselina može izazvati nelagodnost i, u teškim slučajevima, stanja kao što su čir na želucu i refluksni ezofagitis. Zbog toga se mnogi ljudi okreću lekovima za suzbijanje želudačne kiseline, od kojih većina cilja na gastričnu protonsku pumpu odgovornu za lučenje želudačne kiseline. Ovi lekovi pomažu u neutralizaciji želudačne kiseline, pružajući olakšanje ljudima koji pate od žgaravice i srodnih stanja.
Zajednička istraživačka grupa koju predvode vanredni profesor Kazuhiro Abe i profesor Satoshi Iokoshima sa Fakulteta farmaceutskih nauka na Univerzitetu Nagoja, u saradnji sa Intage Healthcare Corporation i SPring-8 objektom za zračenje, uzela je novi pristup razvoju lekova.
Fokusirali su se na steričku strukturu želudačne protonske pumpe, složenu strukturu proteina u sluznici želuca koja prenosi H+ protone koji čine HCl, kiselinu koja čini želudačnu kiselinu. Analizirali su ga koristeći „Deep Kuartet“, platformu za otkrivanje lekova vođenu veštačkom inteligencijom.
Koristeći veštačku inteligenciju, istraživači su dizajnirali nova jedinjenja kandidata sa jedinstvenim hemijskim strukturama da efikasno ciljaju gastričnu protonsku pumpu. Tim je imao za cilj da identifikuje jedinjenja koja bi se mogla istovremeno vezati za više mesta na protonskoj pumpi, povećavajući ukupnu efikasnost leka. Oni su hemijski sintetizovali ova jedinjenja kandidata i analizirali njihove strukture vezivanja za proteine koristeći krio-elektronsku mikroskopiju. Zatim su jedinjenja dodatno modifikovana da bi se poboljšala njihova sposobnost vezivanja.
Istraživači su koristili AI za generisanje više od 100 kandidata jedinjenja sa jedinstvenim hemijskim strukturama. Stručni hemičari i strukturni biolozi su zatim odabrali kandidate koji najviše obećavaju za sintezu i testirali koliko snažno vezuju i inhibiraju gastričnu protonsku pumpu, na kraju otkrivajući da je šesto sintetizovano jedinjenje (DK-06) pokazalo jače vezivanje od postojećih referentnih jedinjenja.
Uprkos početnim rezervama, tehnologija je osvojila Abea. „Bio sam skeptičan kada sam video neke od čudnih hemijskih struktura, uključujući DK-02 (drugu koju su testirali) i srodne“, rekao je on. „Ali sumnjali smo da mora da postoji razlog zašto AI sugeriše tako čudne hemikalije. Primetili smo da prva ima usko mesto vezivanja u poređenju sa drugom, pa smo shvatili da je AI prilično ‘pošten’ u svom pristupu, dizajnirajući za dato mesto vezivanja , koji je fleksibilan.“
Štaviše, da bi stekla uvid u mehanizam vezivanja, istraživačka grupa je koristila krio-elektronsku mikroskopiju da bi vizuelizovala interakciju molekula sa želudačnom protonskom pumpom. Otkrili su da postoji prostor za dalje poboljšanje snage vezivanja. Na osnovu ovog saznanja, novo jedinjenje, DK-18, sintetizovano je uvođenjem atoma hlora u DK-06, što je rezultiralo još jačim vezivanjem.
„Dok su rezultati potvrdili da je jedinjenje vezano kako se očekivalo, otkrili smo da još uvek ima prostora između džepa za vezivanje jedinjenja i proteina“, rekao je Abe. „Ako popunimo ove praznine, jedinjenje će se ‘ljepše’ uklopiti u džep, što će rezultirati jačim vezivanjem.“
Ovaj inovativni pristup doveo je do stvaranja jedinjenja sa afinitetom vezivanja skoro 10 puta većim od onog kod SCH28080, prototipa jedinjenja za inhibitore želudačne kiseline. Abe veruje da ovo pokazuje važnost sinergije između ljudi i veštačke inteligencije u otkrivanju lekova.
„Možemo da vidimo da je AI korisna za kreiranje tretmana, ali ne u potpunosti ili automatski“, rekao je on. „Koristili smo veštačku inteligenciju za dizajn lekova zasnovan na strukturi, u čemu mi ljudi nismo tako dobri. Ali izabrali smo prave kandidate za sintezu, i zaista smo je poboljšali sopstvenim rukama. Efikasno smo koristili veštačku inteligenciju za ono u čemu nismo dobri.“ Ali verujem da je, barem za sada, ljudsko znanje na kraju potrebno za donošenje bilo kakve konačne odluke.“
Njihovo istraživanje predstavlja značajan korak napred u razvoju farmaceutskih proizvoda, obećavajući efikasnije i pouzdanije tretmane za stanja povezanih sa želučanom kiselinom i inspirišući nove pristupe otkrivanju lekova. Saradnja između istraživača i veštačke inteligencije pokazuje potencijal veštačke inteligencije da revolucioniše svet medicine i poboljša zdravlje ljudi kao alata za saradnju zajedno sa naučnicima.
