Tim istraživača iz LMU, ETH Cirih i Roche Pharma Research and Earli Development (pRED) Bazel koristio je veštačku inteligenciju (AI) da razvio inovativnu metodu koja predviđa optimalnu metodu za sintezu molekula lekova.
„Ova metoda ima potencijal da značajno smanji broj potrebnih laboratorijskih eksperimenata, čime se povećava i efikasnost i održivost hemijske sinteze“, kaže David Nippa, vodeći autor odgovarajućeg rada, koji je objavljen u časopisu Nature Chemistri. Nippa je doktorant u istraživačkoj grupi dr Davida Konrada na Fakultetu za hemiju i farmaciju na LMU i Roche.
Aktivni farmaceutski sastojci se obično sastoje od okvira za koji su vezane funkcionalne grupe. Ove grupe omogućavaju specifičnu biološku funkciju. Da bi se postigli novi ili poboljšani medicinski efekti, funkcionalne grupe se menjaju i dodaju na nove pozicije u okviru. Međutim, ovaj proces je posebno izazovan u hemiji, pošto okviri, koji se uglavnom sastoje od atoma ugljenika i vodonika, jedva da su sami reaktivni.
Jedna metoda aktiviranja okvira je takozvana reakcija borilacije. U ovom procesu, hemijska grupa koja sadrži element bor je vezana za atom ugljenika okvira. Ova grupa bora se zatim može zameniti različitim medicinski efikasnim grupama. Iako borilacija ima veliki potencijal, teško ju je kontrolisati u laboratoriji.
Zajedno sa Kenetom Atzom, studentom doktorskih studija na ETH Cirihu, David Nippa je razvio AI model koji je obučen na podacima iz pouzdanih naučnih radova i eksperimenata iz automatizovane laboratorije u Rocheu. Može uspešno predvideti položaj borilacije za bilo koji molekul i obezbeđuje optimalne uslove za hemijsku transformaciju.
„Zanimljivo je da su se predviđanja poboljšala kada su uzete u obzir trodimenzionalne informacije početnih materijala, a ne samo njihove dvodimenzionalne hemijske formule“, kaže Atz.
Metoda je već uspešno korišćena za identifikaciju pozicija u postojećim aktivnim sastojcima gde se mogu uvesti dodatne aktivne grupe. Ovo pomaže istraživačima da brže razviju nove i efikasnije varijante poznatih aktivnih sastojaka lekova.
