“這是藥物發現的真正突破，”蘇黎世聯邦理工學院化學與應用生物科學系教授吉斯伯特·施耐德說。他和他以前的博士生Kenneth Atz一起開發了一種算法，利用人工智能(AI)來設計新的活性藥物成分。對于任何具有已知三維形狀的蛋白質，該算法生成潛在藥物分子的藍圖，以增加或抑制蛋白質的活性?；瘜W家們可以在實驗室里合成并測試這些分子。

該算法所需要的只是蛋白質的三維表面結構。在此基礎上，它根據鎖與鑰匙原理設計出與蛋白質特異性結合的分子，這樣它們就可以與蛋白質相互作用。

從一開始就排除了副作用

幾十年來，化學家們一直在努力闡明蛋白質的三維結構，并利用計算機尋找合適的潛在藥物分子。到目前為止，這通常涉及到艱苦的手工工作，而且在許多情況下，搜索得到的分子很難或不可能合成。如果近年來研究人員在這一過程中使用人工智能，那主要是為了改進現有的分子。

現在，在沒有人類干預的情況下，生成式人工智能能夠從零開始開發出與蛋白質結構匹配的藥物分子。這一突破性的新工藝從一開始就確保了分子可以化學合成。此外，該算法只建議分子在期望的位置與指定的蛋白質相互作用，幾乎不與任何其他蛋白質相互作用。“這意味著在設計藥物分子時，我們可以確保它的副作用盡可能少，”阿茨說。

為了創建該算法，科學家們訓練了一個人工智能模型，該模型使用了來自化學分子和相應三維蛋白質結構之間數十萬種已知相互作用的信息。

成功的工業測試

與來自羅氏制藥公司和其他合作伙伴的研究人員一起，ETH團隊測試了新工藝并展示了它的能力?？茖W家們尋找與PPAR類蛋白質相互作用的分子，這些蛋白質調節體內的糖和脂肪酸代謝。目前使用的幾種糖尿病藥物可以增加ppar的活性，從而使細胞從血液中吸收更多的糖，從而降低血糖水平。

人工智能立即設計出新的分子，這些分子也能增加ppar的活性，就像目前可用的藥物一樣，但沒有漫長的發現過程。ETH的研究人員在實驗室中制造出這些分子后，羅氏公司的同事對它們進行了各種測試。這表明新物質從一開始就穩定無毒。

研究人員現在沒有進一步研究這些分子，也沒有將基于它們的藥物推向市場。相反，這些分子的目的是讓新的人工智能過程接受最初的嚴格測試。施耐德說，然而，該算法已經在蘇黎世聯邦理工學院和工業上用于類似的研究。其中之一是與蘇黎世兒童醫院合作的治療成神經管細胞瘤的項目，成神經管細胞瘤是兒童中最常見的惡性腦腫瘤。此外，研究人員已經公布了該算法及其軟件，以便世界各地的研究人員現在可以在自己的項目中使用它們。

施耐德說:“我們的工作使藥物研究中的生成式人工智能可以進入蛋白質世界。”“新算法具有巨大的潛力。”對于人體內所有不與任何已知化合物相互作用的醫學相關蛋白質來說尤其如此。



（文章來源：www.ebiotrade.com/newsf/2024-4）