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Dai ricercatori del MIT un nuovo modello geometrico di deep learning per scoprire nuovi farmaci

EquiBind è 1200 volte più veloce dei modelli computazionali tradizionali finora utilizzati. Relay Therapeutics lo sta già testando su una proteina e un farmaco esistenti per leucemia, cancro ai polmoni e tumori gastrointestinali [...]
Pierluigi Sandonnini

giornalista

EquiBind
EquiBind (ciano) predice il ligando che potrebbe rientrare in una tasca proteica (verde). La vera conformazione è in rosa. (Immagine MIT)
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Un nuovo modello geometrico di deep learning 1.200 volte più veloce e più accurato dei modelli computazionali tradizionali per trovare potenziali trattamenti farmacologici per le malattie. Si chiama EquiBind ed è contenuto in un documento del MIT presentato alla Conferenza internazionale sull’apprendimento automatico.

I ricercatori hanno sviluppato un modello geometrico di deep learning che è 1.200 volte più veloce di QuickVina2-W, l’attuale modello di docking molecolare computazionale utilizzato per legare le molecole alle proteine.

L’AI nello sviluppo di nuovi farmaci

Trovare trattamenti per i pazienti in genere comporta la configurazione di molecole per combattere le malattie. Ma il numero di molecole che possono potenzialmente essere sviluppate per i numeri dei trattamenti farmacologici è gigantesco: 10 alla60a potenza.

Per sviluppare farmaci, i ricercatori devono prima identificare potenziali molecole che agiscono come farmaci che possono “agganciarsi” o “legarsi” a determinate proteine prese di mira. Dopo l’attracco alla proteina, il farmaco legante può fermare una proteina malfunzionante o anormale e proteggere il corpo umano.

Il processo di solito richiede più di 10 anni per lo sviluppo di farmaci e test clinici prima che il trattamento farmacologico sia approvato dalla Food and Drug Administration. Circa il 90% di tutti i farmaci non sarà efficace sugli esseri umani a causa del fatto che non ha alcun impatto o troppi effetti collaterali. Il processo di scoperta dei farmaci costa miliardi di dollari e lo sforzo computazionale è colossale, facendo salire i prezzi dei farmaci che funzionano.

Come funziona EquiBind

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Al contrario, EquiBind “prevede la posizione precisa della chiave in un singolo passaggio senza previa conoscenza della tasca bersaglio della proteina”, un processo noto come “aggancio cieco”. Ciò è dovuto al ragionamento geometrico integrato di EquiBind che “aiuta il modello a imparare la fisica sottostante delle molecole e a generalizzare con successo per fare previsioni migliori quando incontra dati nuovi e invisibili”.

Le aziende biofarmaceutiche stanno già mostrando interesse per il modello geometrico di deep learning. Relay Therapeutics sta testando il modello su una proteina e un farmaco esistenti che funzionano per la leucemia, il cancro ai polmoni e i tumori gastrointestinali. EquiBind ha avuto successo mentre molti dei metodi di docking tradizionali utilizzati per legare i ligandi alle proteine non hanno funzionato.

 

Image courtesy of the researcher

 

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