{"id":1583,"date":"2023-06-10T10:12:51","date_gmt":"2023-06-10T10:12:51","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=1583"},"modified":"2023-06-11T20:16:55","modified_gmt":"2023-06-11T20:16:55","slug":"researchers-build-breakthrough-ai-model-for-drug-discovery","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/it\/2023\/06\/researchers-build-breakthrough-ai-model-for-drug-discovery\/","title":{"rendered":"I ricercatori costruiscono un modello di intelligenza artificiale innovativo per la scoperta di farmaci"},"content":{"rendered":"<p><strong>In un <a href=\"https:\/\/news.mit.edu\/2023\/new-model-offers-speedy-drug-discovery-0608\">studio di svolta<\/a>I ricercatori del MIT e della Tufts University hanno sviluppato un metodo di apprendimento automatico (ML) per accelerare il processo di scoperta dei farmaci.<\/strong><\/p>\n<p>Esistono vaste librerie di farmaci contenenti miliardi di composti diversi che potrebbero trattare efficacemente qualsiasi cosa, dal cancro alle malattie cardiache. La domanda \u00e8: come li troviamo?<\/p>\n<p>La scoperta di farmaci \u00e8 stata tradizionalmente un processo ad alta intensit\u00e0 di lavoro, con gli scienziati che dovevano testare ogni potenziale composto contro tutti i possibili bersagli - un'impresa lunga e costosa.<\/p>\n<p>Per risolvere questo problema, i ricercatori hanno iniziato a utilizzare metodi computazionali per vagliare le librerie di composti farmacologici. Tuttavia, questo approccio richiede ancora molto tempo, poich\u00e9 comporta il calcolo della struttura tridimensionale di ogni proteina bersaglio sulla base della sua sequenza di amminoacidi.<\/p>\n<p>Tuttavia, il team del MIT e di Tufts ha ideato un nuovo approccio basato su un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), che \u00e8 il tipo di modello che alimenta AI come ChatGPT. Il modello analizza vaste quantit\u00e0 di dati per determinare quali aminoacidi si abbinano probabilmente tra loro, analogamente a come i modelli linguistici come ChatGPT analizzano enormi volumi di testo per determinare quali parole si abbinano tra loro.<\/p>\n<p>Questo nuovo modello, <a href=\"https:\/\/www.pnas.org\/doi\/10.1073\/pnas.2220778120\">denominato ConPLex<\/a>Il modello, che abbina le proteine bersaglio a potenziali molecole di farmaci senza calcolare le strutture delle molecole, ha permesso ai ricercatori di vagliare milioni di composti in un giorno. Il modello ha permesso ai ricercatori di esaminare oltre 100 milioni di composti in un giorno.<\/p>\n<p>Bonnie Berger, professore di matematica Simons e capo del gruppo Computation and Biology del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT, ha dichiarato: \"Questo lavoro risponde alla necessit\u00e0 di uno screening in silico efficiente e accurato di potenziali candidati farmaci, e la scalabilit\u00e0 del modello consente di effettuare screening su larga scala per valutare gli effetti fuori bersaglio, la riproposizione dei farmaci e determinare l'impatto delle mutazioni sul legame con i farmaci\".<\/p>\n<h2>L'intelligenza artificiale ottimizza lo screening e lo sviluppo dei farmaci<\/h2>\n<p>Un ostacolo fondamentale nel campo \u00e8 stata la tendenza dei modelli esistenti a non scartare i composti \"esca\". Questi composti sono simili ai farmaci di successo ma non interagiscono bene con il bersaglio. Per escludere le esche, l'\u00e9quipe ha incorporato una fase di addestramento che ha aiutato il modello a distinguere tra i farmaci veri e gli impostori.<\/p>\n<p>I ricercatori hanno testato il modello ConPLex esaminando una libreria di circa 4.700 molecole di farmaci candidati contro una serie di 51 enzimi noti come protein-chinasi.<\/p>\n<p>Dopo aver testato sperimentalmente 19 delle coppie farmaco-proteina pi\u00f9 promettenti, ne hanno trovate 12 con una forte affinit\u00e0 di legame con il bersaglio.<\/p>\n<p>Sebbene questo studio si sia concentrato principalmente su farmaci a piccole molecole, il team sta studiando come applicare questo approccio ad altri tipi di farmaci, come gli anticorpi terapeutici.<\/p>\n<p>Il modello potrebbe anche eseguire degli screening di tossicit\u00e0 su potenziali composti farmacologici, assicurando che non producano effetti collaterali indesiderati prima di testarli su modelli animali.<\/p>\n<p>Rohit Singh, ricercatore del CSAIL, afferma: \"Parte del motivo per cui la scoperta di farmaci \u00e8 cos\u00ec costosa \u00e8 perch\u00e9 ha un'alta percentuale di fallimenti. Se riusciamo a ridurre queste percentuali di insuccesso dicendo in anticipo che questo farmaco non funzioner\u00e0, potremmo ridurre di molto i costi della scoperta di farmaci\".<\/p>\n<p>Eytan Ruppin, capo del Cancer Data Science Laboratory del National Cancer Institute, elogia l'approccio come una \"svolta significativa nella previsione dell'interazione farmaco-target\".<\/p>\n<p>Alla fine di maggio, un altro gruppo di ricerca del MIT ha costruito un modello di screening degli antibiotici che funziona in modo simile a questo.<\/p>\n<p>Il team ha utilizzato l'apprendimento automatico per esplorare migliaia di farmaci esistenti, individuando un particolare composto efficace contro i superbatteri resistenti agli antibiotici.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/it\/2023\/05\/ai-helps-researchers-discover-a-new-antibiotic-for-treating-drug-resistant-bacteria\/\">Per saperne di pi\u00f9, leggi qui<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In uno studio innovativo, i ricercatori del MIT e della Tufts University hanno sviluppato un metodo di apprendimento automatico (ML) per accelerare il processo di scoperta dei farmaci. Esistono vaste librerie di farmaci contenenti miliardi di composti diversi che potrebbero trattare efficacemente qualsiasi cosa, dal cancro alle malattie cardiache. La domanda \u00e8: come li troviamo? La scoperta di farmaci \u00e8 stata tradizionalmente un processo ad alta intensit\u00e0 di lavoro, con gli scienziati che dovevano testare ogni potenziale composto contro tutti i possibili bersagli - un'impresa che richiedeva tempo e denaro. Per risolvere questo problema, i ricercatori hanno iniziato a utilizzare metodi computazionali per vagliare le librerie di composti farmacologici. 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