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2024-10-08 03:01:23
創薬はジグソーパズルを組み立てるのとよく似ています。治療効果を生み出すためには、薬物分子の背後にある化合物が体内のタンパク質に適合する形状をしている必要があります。細心の注意を払って適合させる必要があるということは、新薬の作成が非常に複雑で時間がかかることを意味します。
パズルフィッティングのプロセスをスピードアップするために、SMU の研究者は SmartCADD を作成しました。このオープンソース仮想ツールは、人工知能、量子力学、コンピューター支援医薬品設計 (CADD) 技術を組み合わせて化合物のスクリーニングを高速化し、創薬スケジュールを大幅に短縮します。で発表された最近の研究では、 化学情報とモデリングのジャーナル、研究者らは、有望な HIV 治療薬候補を特定する SmartCADD の能力を実証しました。
この新しいツールは、デッドマン人文科学大学の SMU 化学部門とライル スクール オブ エンジニアリングのコンピューター サイエンス部門との間の学際的なコラボレーションから生まれました。
「抗生物質、がん治療薬、抗ウイルス薬など、新しいクラスの薬剤の発見が急務となっています」とSMUの計算・理論化学グループ(CATCO)の責任者、エルフィ・クラカ氏は述べた。 「多くの分野で AI が急速に導入されているにもかかわらず、主に AI の不透明さとトレーニングに使用されるデータの品質のため、科学研究での使用にはためらいがありました。SmartCADD はそれらの懸念に対処し、1 日に数十億の化合物をふるい分けることができます」これにより、有望な薬剤候補を特定するのに必要な時間が大幅に短縮されます。」
SmartCADD の仕組み
SmartCADD は、深層学習モデル、フィルタリング プロセス、説明可能な AI を組み合わせて、医薬品のリードを特定するために使用される化合物のデータベースをスクリーニングします。このツールには 2 つの主要コンポーネントがあります。データを収集してフィルターを実行する SmartCADD のパイプライン インターフェイスと、各フィルターがどのように機能するかをシステムに指示するフィルター インターフェイスです。これらの内蔵フィルターは、化合物をテストするさまざまな段階を支援します。これらは、薬物が体内でどのように挙動するかを予測し、2D および 3D パラメーターを使用して薬物の構造がどのように見えるかをモデル化し、その決定を説明する AI モデルを利用するのに役立ちます。
研究者らは、HIV 治療に使用される薬剤の 3 つの異なるケーススタディを通じて SmartCADD プラットフォームを実証し、ウイルス内に存在するいくつかのタンパク質が有望な標的であると考えられることを発見しました。 SmartCADD は、MoleculeNet ライブラリのデータを使用して 8 億の化合物のデータベースを作成および検索し、1,000 万が HIV 治療薬として機能する可能性があると判断しました。次に、フィルターを使用して、すでに承認されている HIV 治療薬に最も適合する化合物を見つけました。
研究者らは、この研究では HIV 標的に焦点を当てましたが、SmartCADD は多用途であり、他の創薬パイプラインにも適用できることを強調しました。
「これは、創薬パイプラインを構築するための高度に統合された柔軟なフレームワークを研究者に提供する、ユーザーフレンドリーな仮想スクリーニングプラットフォームです」と、ライル工学院コンピューターサイエンス助教授であり、SMUギルドホール研究担当副ディレクターのコーリー・クラーク氏は述べています。 。 「私たちは化学と機械学習の能力をさらに拡大するために、今後も作業を進めていきます。このプロジェクトとその機会は本当にエキサイティングであり、次の段階は前回よりもさらに大きな前進になると確信しています。」
コラボレーションによる SmartCADD の実現
この文書では、SMU における学際的なコラボレーションの強さも強調されています。著者には、Kraka 氏と Clark 氏に加えて、オドネル データ サイエンス & リサーチ コンピューティング研究所からの助成金によって研究が支援されている化学博士研究員アイシュ マドゥシャンカ氏や、オドネル研究所博士号を取得したコンピュータ サイエンス大学院生のイーライ レアード氏が含まれます。 D.フェローシップ受賞者。
「創薬のような分野で真の成功を収めるには、総合的な努力が必要です」とマドゥシャンカ氏は語った。 「化学部門だけがこれに取り組んでいたら、最終製品は同じものにはならなかったと確信しています。分野を超えたコラボレーションは、同じアイデアに新たな視点をもたらし、アイデアを洗練し、改善するのに役立ちます。」
レアード氏はさらに、「実際に現実世界に影響を与える大きな研究の進歩を遂げるためには、学際的な研究が絶対に必要です。これが SMU の主な焦点であり、私がここで博士号を取得したいと思った主な理由です。インパクトのある研究は、次のような国では起こり得ません。」真のイノベーションにつながるアイデアを生み出すには、さまざまな分野に幅広く目を向ける必要があり、それが私の研究の目標です。」
この研究への資金は、米国科学財団 (助成金 CHE 2102461) によって提供されました。この資料に記載されている意見、調査結果、結論または推奨事項は著者のものであり、必ずしも米国科学財団の見解を反映しているわけではありません。
#と量子力学が連携して創薬を加速