Ученые обучили ИИ предсказывать влияние лекарств на крупнейшее семейство клеточных мишеней

Международная группа нейробиологов под руководством Кирилла Мартемьянова, Ph.D., из The Herbert Wertheim UF Scripps Institute for Biomedical Innovation & Technology, обучает искусственный интеллект для решения проблемы индивидуальной реакции на лекарства.

В исследовании, опубликованном в журнале Cell Reports, ученые сообщают, что их алгоритм предсказывает с точностью более 80%, как клеточные рецепторы отреагируют на лекарственные молекулы.

Ключевые моменты:

• Мишень: Исследование сосредоточено на рецепторах, сопряженных с G-белком (GPCRs). Одна треть всех лекарств действует через эти рецепторы.
• Метод: Ученые использовали технологию биолюминесцентного резонансного переноса энергии (BRET), чтобы детально отследить активность более 100 важных GPCRs, включая их распространенные генетические варианты.
• Данные для ИИ: Собранные за десятилетие экспериментальные данные, отражающие скорость активации, амплитуду и селективность рецепторов, использовали для обучения алгоритма ИИ.
• Результат: Обученный на этих детальных данных ИИ-алгоритм, разработанный при участии вычислительного биолога Бруно Э. Коррейя, Ph.D., предсказывает реакцию рецепторов с точностью >80%.
• Проблема: Люди являются "мутантами" — имеют огромную генетическую вариабельность в GPCRs. Стандартный подход к назначению лекарств не учитывает эти различия.
• Цель: В долгосрочной перспективе инструмент должен помочь в разработке истинно персонализированных лекарств, предсказывая реакцию на препараты у носителей конкретных генетических вариантов.

Как отметил Мартемьянов: "Наша конечная цель — предсказывать, как индивидуальные генетические варианты, которые есть у людей, реагируют на лекарства, что позволит индивидуально подбирать рецепты и прокладывает путь для прецизионной медицины".