ИИ предсказывает 3D-структуры рецепторов для разработки лекарств

Искусственный интеллект (ИИ) может помочь идентифицировать молекулы, способные стать новыми лекарствами для лечения психических расстройств. ИИ можно использовать для предсказания трёхмерных структур важных рецепторов, тем самым ускоряя разработку потенциальных препаратов. Таков результат нового исследования Уппсальского университета, опубликованного в Science Advances.

В разработке лекарств экспериментальные методы часто используются для определения трёхмерных структур белков-мишеней и понимания того, как молекулы связываются с ними. Эта информация необходима для эффективного дизайна лекарственных молекул. Однако процесс определения структур может быть сложным, что не всегда позволяет использовать эту стратегию.

Благодаря развитию методов ИИ структуры белков теперь можно предсказывать с более высокой точностью, чем раньше.

В исследовании учёные Уппсальского университета использовали ИИ для создания модели неизвестной трёхмерной структуры рецептора — в данном случае рецептора TAAR1, который является интересной мишенью для разработки лекарств от психических расстройств. Лекарственные молекулы, активирующие TAAR1, показали многообещающие результаты в лечении шизофрении и депрессии.

С помощью суперкомпьютеров исследователи затем просеяли химические библиотеки, содержащие миллионы молекул, чтобы найти те, которые лучше всего подходят к модели. Молекулы, предсказанные для связывания с рецептором, были затем протестированы в экспериментах коллегами из Каролинского института. Неожиданно большое количество молекул активировало TAAR1, и одна из самых эффективных также показала многообещающие эффекты в экспериментах на животных.

На завершающем этапе исследования внезапно стали доступны экспериментальные структуры TAAR1, и учёные смогли сравнить их с моделями ИИ.

«Точность структур, сгенерированных с помощью ИИ, была поразительной — я не мог в это поверить. Результаты также показывают, что моделирование с помощью ИИ значительно лучше традиционных методов. Теперь мы можем использовать ту же стратегию для рецепторов, о работе с которыми раньше можно было только мечтать», — объясняет Йенс Карлссон, руководивший частью исследования в Уппсальском университете.