En l'actualitat, l'ús de la intel·ligència artificial per participar en el descobriment i el disseny de nous fàrmacs s'ha convertit en una pista calenta per a la investigació i desenvolupament de nous medicaments. Una vegada, l'Institut Tecnològic de Massachusetts va utilitzar la tecnologia d'intel·ligència artificial per descobrir amb èxit un nou antibiòtic: halicina (Halicin). L'antibiòtic va mostrar l'efecte antimicrobià més fort de la història i, mitjançant l'aprenentatge i l'anàlisi autònoms del model d'intel·ligència artificial, va detectar amb èxit molècules amb una excel·lent inhibició del creixement bacterià. Mitjançant l'aprenentatge profund de 2,000 molècules d'esperits conegudes, el model d'IA no només va descobrir noves característiques dels antibiòtics, sinó que també va detectar amb precisió un antibiòtic molt eficaç en una biblioteca de productes molt gran.
▲En comparació amb altres fàrmacs antimicrobians, quines són les característiques dels nous fàrmacs descoberts per la IA?
L'antibiòtic halisina té un potent efecte bactericida sobre els bacteris que han desenvolupat resistència al mercat i no indueix noves resistències. En comparació amb els mètodes de verificació tradicionals, la velocitat de cribratge amb models d'IA és extremadament ràpida, cosa que redueix molt el cost. Curiosament, Halisin va mostrar trets que els científics humans no havien entès anteriorment, un descobriment que aporta una nova llum al camp de la investigació d'antibiòtics. Tanmateix, encara es desconeix la naturalesa d'aquesta característica i no es pot trobar una resposta clara fins i tot en la formació de models d'IA. Els resultats d'aquesta investigació mostren que l'aplicació de la intel·ligència artificial en el camp del descobriment de fàrmacs ha anat més enllà de les limitacions dels mètodes humans tradicionals.
La intel·ligència artificial ha donat lloc a un procés de descobriment de fàrmacs més eficient, rendible i innovador en el descobriment de fàrmacs. Aquesta transcendència es reflecteix principalment en la velocitat de desenvolupament, la rendibilitat i una nova comprensió de les propietats dels fàrmacs. Per exemple, els models d'IA poden examinar potencials candidats a fàrmacs de manera més ràpida i eficient, escurçant significativament el període de temps per al descobriment de fàrmacs en comparació amb els mètodes de validació experimentals tradicionals. Aprofitar els models d'IA per a la detecció de fàrmacs redueix significativament el cost de la R+D i és més rendible que els mètodes tradicionals. Els models d'IA han demostrat la capacitat de revelar característiques de fàrmacs no enteses anteriorment que poden ser difícils de detectar en els mètodes d'investigació tradicionals, proporcionant així direccions més innovadores per al desenvolupament de nous fàrmacs.
▲Per què es diu Halicin, un nom estrany?
En realitat, el nom original d'Halicin només té un codi, anomenat SU-3327, que en realitat és només un fàrmac experimental o un prototip del fàrmac. Inicialment es va estudiar per al tractament de la diabetis, però a causa dels mals resultats de les proves, el desenvolupament de l'aplicació del compost s'ha interromput durant molt de temps i només s'utilitza com a fàrmac experimental. Més tard, els models d'intel·ligència artificial (IA) van trobar que l'halisina té propietats antibiòtiques contra una varietat de bacteris. I a partir d'això va ser batejat oficialment. El seu nom, "Halicin", és una referència a Hal, un sistema d'intel·ligència artificial fictici l'any 2001: Odissea de l'espai.
"2001: A Space Odyssey" és una pel·lícula clàssica de ciència ficció i té un paper fonamental en la història de les pel·lícules de ciència ficció i es considera una de les fites de les pel·lícules de ciència ficció. Coneguda per les seves imatges, música i narracions innovadores, la pel·lícula posa el llistó alt per a futures pel·lícules de ciència-ficció. Presenta un univers ple de misteri i meravelles, que permet al públic pensar profundament sobre el futur de la humanitat i el desenvolupament de la ciència i la tecnologia. S'ha convertit en part de la cultura mundial de ciència-ficció i ha tingut un impacte profund en les pel·lícules i programes de televisió futurs de ciència-ficció.
▲ Quin és el seu efecte específic i les seves perspectives?
Quan es va descobrir l'halisina, els investigadors van utilitzar mètodes d'aprenentatge profund per ordinador per determinar que l'halisina pot ser un antibiòtic d'ampli espectre. Aquesta possibilitat es va confirmar mitjançant proves de cultiu cel·lular in vitro i experiments in vivo en ratolins, mostrant activitat contra diverses soques resistents als fàrmacs, com ara Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii i Mycobacterium tuberculosis. El seu mecanisme d'acció implica el segrest de ferro dins de les cèl·lules bacterianes, interferint així amb la seva capacitat de regular l'equilibri del pH a les membranes cel·lulars. La investigació preliminar suggereix que l'halisina pot matar els bacteris alterant la seva capacitat de mantenir un gradient electroquímic a les membranes cel·lulars. Aquest mecanisme d'acció és diferent del de la majoria dels antibiòtics i pot dificultar que els bacteris desenvolupin resistència. En general, l'halisina ha demostrat potencial com a antibiòtic, especialment per a alguns bacteris que han desenvolupat resistència als fàrmacs convencionals.
No obstant això, aquest nou fàrmac es va informar per primera vegada el 2019, però encara no hi ha notícies d'un nou fàrmac ni de cap actualització, que pot haver trobat dificultats en la investigació i desenvolupament posteriors de nous medicaments. Hi ha dues raons per a la sospita inicial: en primer lloc, els resultats insatisfactoris dels assaigs clínics en el desenvolupament de nous fàrmacs poden ser deguts al fracàs dels assaigs inicials per demostrar completament l'eficàcia o la seguretat del fàrmac. En aquest cas, l'equip d'R+D pot haver de revalorar la idoneïtat del fàrmac i prendre mesures per modificar-lo o optimitzar-lo. D'altra banda, els problemes de seguretat i toxicitat també són una consideració important, i els nous fàrmacs han de passar avaluacions rigoroses de toxicitat i seguretat abans de llançar-se. Si s'identifiquen problemes de seguretat o toxicitats adverses durant el procés de desenvolupament, es poden requerir estudis i modificacions addicionals per garantir la seguretat del fàrmac per als pacients.
▲ Resum
En resum, les màquines tenen un gran potencial en el descobriment de fàrmacs, especialment quan tracten informació complexa. Mitjançant l'aprenentatge profund, les màquines poden trobar patrons ràpidament i accelerar el descobriment de nous fàrmacs. En segon lloc, la col·laboració és clau. Un superequip d'experts informàtics, biològics i farmacèutics és la clau per utilitzar amb èxit la IA per desenvolupar nous fàrmacs. Aquesta col·laboració supera els reptes tradicionals d'R+D i millora l'eficiència. L'èxit de la màquina també ens diu que les dades són crucials. El big data i l'aprenentatge profund ens permeten tenir una comprensió més precisa dels efectes dels fàrmacs i dissenyar fàrmacs d'una manera més específica. En general, la IA fa que el desenvolupament de nous fàrmacs sigui més eficient i aporta noves possibilitats al camp mèdic. Amb l'addició d'una intel·ligència artificial més potent, el futur del descobriment de fàrmacs robòtics està a punt de convertir-se en realitat.