Στον απαιτητικό και κοστοβόρο κόσμο της φαρμακευτικής έρευνας, ένα από τα πιο κρίσιμα και χρονοβόρα στάδια είναι ο εντοπισμός μορίων που μπορούν να δεσμευτούν αποτελεσματικά με τις κατάλληλες πρωτεΐνες στον ανθρώπινο οργανισμό. Η διαδικασία αυτή θυμίζει την αναζήτηση του τέλειου κλειδιού για μια πολύπλοκη κλειδαριά ανάμεσα σε δισεκατομμύρια πιθανές επιλογές. Από αυτήν εξαρτάται το κατά πόσο μια φαρμακευτική ουσία μπορεί να επηρεάσει έναν βιολογικό μηχανισμό, όπως για παράδειγμα η εξέλιξη μιας ασθένειας.
Μέχρι πρότινος, η διαδικασία αυτή βασιζόταν κυρίως σε μακροχρόνια και δαπανηρά εργαστηριακά πειράματα. Χιλιάδες ενώσεις μελετώνται ώστε να διαπιστωθεί πώς αλληλεπιδρούν σε τρισδιάστατο επίπεδο με συγκεκριμένες πρωτεΐνες. Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη εισέρχεται δυναμικά σε αυτό το πεδίο, ανατρέποντας τα δεδομένα και προσφέροντας νέες, ταχύτερες διαδρομές προς την ανακάλυψη νέων φαρμάκων.
Χαρακτηριστικό παράδειγμα αυτής της τεχνολογικής στροφής αποτελεί η πρωτοβουλία της SandboxAQ, μιας startup που προέκυψε από project της Google και πλέον υποστηρίζεται από τεχνολογικούς κολοσσούς όπως η NVIDIA. Η εταιρεία έδωσε πρόσφατα στη δημοσιότητα έναν τεράστιο όγκο δεδομένων, με σκοπό να επιταχύνει τις αρχικές φάσεις της φαρμακευτικής έρευνας σε παγκόσμιο επίπεδο. Το αρχείο αυτό φέρει την ονομασία SAIR (Structurally Augmented IC50 Repository) και αποτελεί μια ψηφιακή δεξαμενή άνω των 5,2 εκατομμυρίων μοριακών δομών που δημιουργήθηκαν με τη βοήθεια υπολογιστών.
Το ιδιαίτερο στοιχείο του SAIR δεν είναι μόνο ο όγκος των δεδομένων, αλλά και η ποιότητα τους. Κάθε μία από τις εκατομμύρια αυτές συνθετικές δομές αποτυπώνει την πιθανή αλληλεπίδραση μιας φαρμακευτικής ένωσης με μια συγκεκριμένη πρωτεΐνη. Παράλληλα, συνοδεύεται από δεδομένα σχετικά με την αποτελεσματικότητά της, μια κρίσιμη παράμετρος στην αξιολόγηση της «ισχύος» κάθε πιθανής φαρμακευτικής παρέμβασης.
Για να δημιουργήσει αυτή την τεράστια βάση, η SandboxAQ αξιοποίησε την υπολογιστική ισχύ των επεξεργαστών της NVIDIA και προηγμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, όπως το Boltz-1x. Ξεκινώντας από δημόσια διαθέσιμες βάσεις δεδομένων, η ομάδα δημιούργησε ποικίλες τρισδιάστατες εκδοχές για κάθε πιθανό συνδυασμό πρωτεΐνης και φαρμάκου. Στη συνέχεια, επέλεξε μόνο τις πιο ακριβείς απεικονίσεις, μετά από αυστηρή υπολογιστική αξιολόγηση.
Η προσέγγιση αυτή δίνει λύση σε ένα χρόνιο πρόβλημα της φαρμακευτικής και υπολογιστικής έρευνας: την έλλειψη επαρκών και ποιοτικών δομικών δεδομένων, καθώς πολλές φαρμακευτικές εταιρείες διατηρούν τέτοιες πληροφορίες ως εταιρικό απόρρητο και σπάνια τις κοινοποιούν. Η ελεύθερη πρόσβαση στο SAIR dataset δίνει σε ερευνητές ανά τον κόσμο τη δυνατότητα να εκπαιδεύσουν δικά τους μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης. Τα μοντέλα αυτά μπορούν να προβλέψουν όχι μόνο τη χωρική διάταξη ενός μορίου αλλά και την ισχύ με την οποία συνδέεται με μια πρωτεΐνη, και μάλιστα σε ταχύτητες και κλίμακες που μέχρι σήμερα θεωρούνταν αδιανόητες.
Παρότι τα δεδομένα είναι διαθέσιμα χωρίς κόστος, η SandboxAQ σκοπεύει να εμπορευθεί την πρόσβαση στα δικά της προηγμένα μοντέλα AI, τα οποία έχουν εκπαιδευτεί πάνω σε αυτόν τον πολύτιμο όγκο γνώσης. Ο στόχος είναι να προσφέρει ψηφιακά εργαλεία ικανά να ανταγωνιστούν την ακρίβεια των εργαστηριακών δοκιμών, αλλά με ελάχιστο κόστος και σχεδόν άμεσο αποτέλεσμα.
Η συγκεκριμένη πρωτοβουλία δεν αλλάζει απλώς τους κανόνες του παιχνιδιού στη φαρμακευτική έρευνα. Ενδεχομένως, επιταχύνει την πορεία προς θεραπείες για ασθένειες που μέχρι πρότινος παρέμεναν ανεξερεύνητες ή δυσεπίλυτες, προσφέροντας μια πολύτιμη τεχνολογική υποδομή στη μάχη για την ανθρώπινη υγεία. Με τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης και τη συνδυαστική ισχύ προηγμένων υπολογιστικών εργαλείων, ανοίγει ένα νέο κεφάλαιο στον τρόπο που αναπτύσσονται τα φάρμακα του μέλλοντος.
[via]
