Opracowywanie nowych leków to proces długotrwały, kosztowny i obarczony dużym ryzykiem niepowodzenia. Tradycyjnie polega on na identyfikacji białka docelowego, które odgrywa kluczową rolę w rozwoju choroby, a następnie na przeszukiwaniu ogromnych bibliotek związków chemicznych w poszukiwaniu cząsteczek zdolnych do jego skutecznego zablokowania. Naukowcy z Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) zaprezentowali jednak rozwiązanie, które może diametralnie zmienić ten proces. Ich model sztucznej inteligencji, nazwany BInD (Binding and Interaction-generating Diffusion model), potrafi projektować kandydatury na leki wyłącznie na podstawie struktury białka, bez konieczności wcześniejszego gromadzenia danych molekularnych.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jak nowy model BInD z KAIST potrafi projektować leki wyłącznie na podstawie struktury białka.
- Na czym polega innowacyjne podejście równoczesnego projektowania w sztucznej inteligencji.
- Jak technologia AI optymalizuje wiele parametrów leków jednocześnie, zwiększając ich skuteczność.
- Dlaczego odkrycie to może znacząco skrócić czas i koszt tworzenia nowych terapii.
Innowacja: równoczesne projektowanie
Jak podkreśla zespół prof. Woo Youn Kima z Wydziału Chemii KAIST, główną innowacją jest podejście równoczesnego projektowania. Dotychczasowe modele sztucznej inteligencji koncentrowały się na dwóch odrębnych etapach: generowaniu cząsteczek i późniejszej ocenie ich zdolności do wiązania się z białkiem docelowym. BInD łączy te procesy, uwzględniając mechanizm wiązania już w trakcie projektowania cząsteczki.
Model analizuje krytyczne czynniki interakcji białko–ligand, co zwiększa prawdopodobieństwo uzyskania stabilnych i efektywnych kandydatów. Proces generowania pozwala wizualizować tworzenie typów i położeń atomów, wiązań kowalencyjnych oraz interakcji niekowalencyjnych w sposób dopasowany do miejsca wiązania białka.
Optymalizacja wielu parametrów jednocześnie
BInD został zaprojektowany tak, aby jednocześnie spełniać kilka istotnych kryteriów projektowania leków – od wysokiego powinowactwa wiązania, przez właściwości farmakologiczne, aż po stabilność strukturalną. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, które optymalizują jeden lub dwa parametry kosztem innych, nowa technologia pozwala na ich harmonijne połączenie. To znacząco zwiększa potencjał praktycznego wykorzystania modelu.
Inspiracja nagrodzonymi technologiami
Model opiera się na tzw. modelu dyfuzyjnym – technice generatywnej, w której struktura cząsteczki jest stopniowo udoskonalana. To podejście jest spokrewnione z technologią AlphaFold 3, nagrodzoną Noblem w dziedzinie chemii w 2024 roku. Różnica polega jednak na tym, że w przypadku BInD wprowadzono przewodnik oparty na rzeczywistych prawach chemii, takich jak długości wiązań i odległości między atomami, co pozwala uzyskać bardziej realistyczne struktury.
Skuteczność w praktyce
Zespół badawczy zastosował strategię ponownego wykorzystania wyjątkowych wzorców wiązania z wcześniejszych wyników, co pozwoliło wygenerować jeszcze lepsze kandydatury leków bez dodatkowego szkolenia modelu. Szczególnie istotnym osiągnięciem jest zaprojektowanie cząsteczek zdolnych do selektywnego wiązania się ze zmutowanymi resztami białka EGFR – istotnego celu terapeutycznego w leczeniu nowotworów.
Nowo opracowana sztuczna inteligencja potrafi uczyć się i rozumieć kluczowe cechy wymagane do silnego wiązania z białkiem docelowym oraz projektować optymalne cząsteczki będące kandydatami na leki – nawet bez wcześniejszego wprowadzania danych. To może znacząco zmienić paradygmat rozwoju leków – podkreślają autorzy badania. Ponieważ ta technologia generuje struktury molekularne w oparciu o zasady oddziaływań chemicznych, oczekuje się, że umożliwi szybsze i bardziej niezawodne opracowywanie leków.
👉 Wyniki oraz opis badań znajdziesz pod TYM LINKIEM
Główne wnioski
- Model BInD z KAIST potrafi projektować kandydatury leków bez wcześniejszych danych molekularnych, korzystając wyłącznie z informacji o strukturze białka.
- Wykorzystuje równoczesne projektowanie, łącząc generowanie cząsteczki z oceną jej zdolności wiązania w jednym procesie.
- Optymalizuje wiele kluczowych parametrów leku jednocześnie – od powinowactwa do białka po stabilność strukturalną.
- W badaniach skutecznie zaprojektował cząsteczki selektywnie wiążące się z mutacjami EGFR, istotnymi w terapii nowotworów.
Źródło:
- KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology)
- Advanced Science
