Otkrivanje droge je kao da radite slagalicu. Hemijska jedinjenja koja stoje iza molekula lekova moraju biti oblikovana tako da se uklapaju sa proteinima u našim telima da bi proizvela terapeutske efekte. Taj zahtev za pedantno uklapanje znači da je stvaranje novih lekova izuzetno složeno i dugotrajno.
Da bi ubrzali proces postavljanja slagalice, istraživači u SMU su kreirali SmartCADD. Ovaj virtuelni alat otvorenog koda kombinuje tehnike veštačke inteligencije, kvantne mehanike i kompjuterski potpomognutog dizajna lekova (CADD) kako bi se ubrzao skrining hemijskih jedinjenja, značajno smanjujući vremenske rokove za otkrivanje lekova. U nedavnoj studiji objavljenoj u Journal of Chemical Information and Modeling, istraživači su pokazali sposobnost SmartCADD-a da identifikuje obećavajuće kandidate za lek za HIV.
Ovaj novi alat je izrastao iz interdisciplinarne saradnje između odeljenja za hemiju SMU-a na Dedman koledžu za humanističke nauke i nauke i odeljenja za računarske nauke u Lajl školi inženjeringa.
„Postoji hitnost da se otkriju nove klase lekova kao što su antibiotici, tretmani protiv raka, antivirusni lekovi i još mnogo toga“, rekao je Elfi Kraka, šef Grupe za računarsku i teorijsku hemiju (CATCO) u SMU. „Uprkos brzom usvajanju veštačke inteligencije u mnogim oblastima, bilo je oklevanja da se ona koristi u naučnim istraživanjima, uglavnom zbog njene neprozirnosti i kvaliteta podataka koji se koriste za obuku. SmartCADD rešava te probleme i može da prođe kroz milijarde hemijskih jedinjenja u jednom danu , što značajno smanjuje vreme potrebno za identifikaciju perspektivnih kandidata za lek.“
SmartCADD kombinuje modele dubokog učenja, procese filtriranja i objašnjivu veštačku inteligenciju za pregled baza podataka hemijskih jedinjenja koja se koriste za određivanje potencijalnih tragova za lekove. Alat ima dve glavne komponente: SmartCADD-ov Pipeline Interface, koji prikuplja podatke i pokreće filtere, i njegov Filter Interface, koji govori sistemu kako svaki filter treba da radi. Ovi ugrađeni filteri pomažu u različitim fazama testiranja hemijskih jedinjenja. Oni mogu pomoći da se predvidi kako će se lek ponašati u telu, modelirati kako će strukture leka izgledati koristeći 2D i 3D parametre, i koristiti AI model koji objašnjava njegove odluke.
Istraživači su demonstrirali SmartCADD platformu kroz tri različite studije slučaja lekova koji se koriste za lečenje HIV-a, otkrivši da se veruje da su nekoliko proteina koji postoje unutar virusa obećavajuće mete. SmartCADD je koristio podatke iz MoleculeNet biblioteke za kreiranje i pretraživanje baze podataka od 800 miliona hemijskih jedinjenja i utvrdio da bi 10 miliona moglo delovati kao lekovi protiv HIV-a. Zatim je koristio filtere da pronađe jedinjenja koja najbolje odgovaraju već odobrenim lekovima za HIV.
Dok su se istraživači fokusirali na HIV ciljeve za studiju, oni su naglasili da je SmartCADD svestran i da se može primeniti na druge kanale za otkrivanje lekova.
„Ovo je virtuelna platforma za skrining prilagođena korisnicima koja istraživačima pruža visoko integrisan i fleksibilan okvir za izgradnju cevovoda za otkrivanje lekova“, rekao je Kori Klark, docent računarstva na Lajl školi inženjeringa i zamenik direktora za istraživanje u SMU Guildhall . „Nastavićemo da guramo napred da bismo još više proširili mogućnosti hemije i mašinskog učenja. Projekat i njegove mogućnosti su zaista uzbudljivi, i znam da će sledeća faza biti još veći korak napred od prethodne.“
U radu se takođe ističe snaga interdisciplinarne saradnje u SMU. Pored Krake i Klarka, autori su postdoktorski istraživač iz hemije Aješ Madušanka i diplomirani student informatike Eli Laird.
„Polja poput otkrivanja lekova zahtevaju kombinovane napore da bi bila zaista uspešna“, rekla je Madušanka. „Siguran sam da je samo odsek za hemiju radio na ovome, konačni proizvod ne bi bio isti. Interdisciplinarna saradnja donosi nove perspektive na istu ideju, pomažući da se ona usavrši i poboljša.“
Laird dodaje: „Interdisciplinarno istraživanje je apsolutno neophodno da se napravi veliki napredak u istraživanju koji zapravo utiče na stvarni svet. Ovo je glavni fokus SMU i ključni razlog zbog kojeg sam želeo da nastavim doktorat ovde. Uticajno istraživanje se ne može desiti u Vakuum jednog polja morate da posmatrate široko kroz različite discipline da biste pokrenuli ideje koje će se pretvoriti u prave inovacije.“
