ابتكر باحثون نظام ذكاء اصطناعي قادر على التنبؤ بالمكان الذي يمكن فيه تغيير جزيء الدواء كيميائياً. وأنشأ الباحثون هذا النموذج للتنبؤ بأفضل الطرق لتركيب جزيئات الدواء، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة والاستدامة بشكل كبير في تطوير الأدوية.
تقنية جديدة
استخدم فريق تعاوني من LMU وETH Zurich وRoche Pharma Research and Early Development (pRED) في بازل الذكاء الاصطناعي (AI) لابتكار تقنية جديدة للتنبؤ بالطريقة المثلى لتجميع جزيئات الدواء.
يقول ديفيد نيبا، المؤلف الرئيسي للدراسة، والتي نُشرت في مجلة Nature Chemistry: “هذه الطريقة لديها القدرة على تقليل عدد التجارب المعملية المطلوبة بشكل كبير، وبالتالي زيادة كفاءة واستدامة التخليق الكيميائي”.
تتكون المكونات الصيدلانية الفعالة عادة من إطار ترتبط به المجموعات الوظيفية. هذه المجموعات تمكن وظيفة بيولوجية محددة. لتحقيق تأثيرات طبية جديدة أو محسنة، يتم تغيير المجموعات الوظيفية وإضافتها إلى مواقع جديدة في الإطار. ومع ذلك، فإن هذه العملية تمثل تحديًا خاصًا في الكيمياء، حيث إن الأطر، التي تتكون أساسًا من ذرات الكربون والهيدروجين، بالكاد تتفاعل في حد ذاتها.
إحدى طرق تفعيل الإطار هي ما يسمى بتفاعل البوريليشن. في هذه العملية، يتم ربط مجموعة كيميائية تحتوي على عنصر البورون بذرة كربون في الإطار. يمكن بعد ذلك استبدال مجموعة البورون هذه بمجموعة متنوعة من المجموعات الفعالة طبيًا. على الرغم من أن البوريليشن له إمكانات كبيرة، إلا أنه من الصعب السيطرة عليه في المختبر، حسبما أوضح تقرير نشره موقع scitechdaily.
بالتعاون مع كينيث أتز، طالب الدكتوراه في ETH زيورخ، قام ديفيد نيبا بتطوير نموذج للذكاء الاصطناعي تم تدريبه على بيانات من أعمال وتجارب علمية جديرة بالثقة من مختبر آلي في شركة روش. يمكنه التنبؤ بنجاح بموضع البوريل لأي جزيء ويوفر الظروف المثالية للتحول الكيميائي.
المعلومات ثلاثية الأبعاد
يقول أتز: “من المثير للاهتمام أن التوقعات تحسنت عندما تم أخذ المعلومات ثلاثية الأبعاد للمواد الأولية في الاعتبار، وليس فقط صيغها الكيميائية ثنائية الأبعاد”.
لقد تم بالفعل استخدام هذه الطريقة بنجاح لتحديد المواضع في المكونات النشطة الموجودة حيث يمكن إدخال مجموعات نشطة إضافية. وهذا يساعد الباحثين على تطوير أنواع جديدة وأكثر فعالية من المكونات الدوائية النشطة المعروفة بسرعة أكبر.
اقرأ أيضاً:
باستخدام الذكاء الاصطناعي.. اكتشاف فئة جديدة من المضادات الحيوية