Машинное обучение может в 10 раз ускорить процесс скрининга веществ для разработки лекарств против болезни Паркинсона, а также уменьшило стоимость этого этапа в 1000 раз. Это показало исследование, опубликованное в журнале Nature Chemical Biology.
Ученые из Кембриджского университета разработали и использовали стратегию на основе искусственного интеллекта для поиска веществ, которые блокируют образование агрегатов белка альфа-синуклеина — главных виновников болезни Паркинсона. Проверка библиотеки из миллионов веществ выявила пять перспективных соединений, причем на их обнаружение потребовалось в 10 раз меньше времени, чем обычно.
Эксперименты в лаборатории показали, что выявленные вещества в сотни раз эффективнее, чем те, которые исследуются сейчас. Ученые считают, что замена экспериментального скрининга на вычислительный позволит ускорить разработку лекарств против различных заболеваний, а также сделать их эффективнее и дешевле.
Агрегаты альфа-синуклеина приводят к неправильной работе или потере нервных клеток мозга. Поиск веществ, которые могли бы блокировать этот процесс, занимает месяцы, а иногда и годы. Эта проблема тормозит разработку лекарств, которые влияли бы на первопричину болезни Паркинсона.
Заболеваемость болезнью Паркинсона, по прогнозам, вырастет в три раза выше к 2040 году. Заболевание нарушает способность человека к движению, а также может влиять на желудочно-кишечную систему и сон, вызывать депрессию и ухудшение памяти и мышления.
Свежие комментарии