ReLeaSE, ilaç endüstrisi tarafından uygulanabilir ilaç adaylarını belirlemek için yaygın olarak kullanılan hesaplama yöntemi olan sanal taramaya yönelik güçlü bir yeniliktir.
Bilim adamları, ilaç moleküllerini sıfırdan tasarlamayı öğrenebilen ve potansiyel olarak yeni ilaçların geliştirilmesini hızlandıran bir yapay zeka (AI) sistemi geliştirdiler. Reinforcement Learning for Structural Evolution (ReLeaSE) olarak adlandırılan sistem, öğretmen ve öğrenci olarak düşünülebilecek iki sinir ağından oluşuyor. Öğretmen, yaklaşık 1,7 milyon bilinen biyolojik olarak aktif molekül için kimyasal yapıların kelime dağarcığının arkasındaki sözdizimini ve dil kurallarını bilir. Öğrenci, öğretmenle birlikte çalışarak zamanla öğrenir ve yeni ilaçlar olarak faydalı olması muhtemel molekülleri önermede daha iyi hale gelir.
Kuzey Carolina Üniversitesi'nden (UNC) Alexander Tropsha, bu süreci bir dil öğrenmeye benzetecek olursak, öğrenci moleküler alfabeyi ve dilin kurallarını öğrendikten sonra, yeni 'kelimeler' veya moleküller yaratabilirler, dedi. ABD'de Chapel Hill. Yeni molekül gerçekçiyse ve istenen etkiye sahipse öğretmen onaylar. Değilse, öğretmen onaylamaz, öğrenciyi kötü moleküllerden kaçınmaya ve iyi olanları yaratmaya zorlar, dedi Tropsha.
ReLeaSE, ilaç endüstrisi tarafından uygulanabilir ilaç adaylarını belirlemek için yaygın olarak kullanılan hesaplama yöntemi olan sanal taramaya yönelik güçlü bir yeniliktir. Sanal tarama, bilim adamlarının mevcut büyük kimyasal kitaplıklarını değerlendirmelerine olanak tanır, ancak yöntem yalnızca bilinen kimyasallar için çalışır. ReLeASE, yeni moleküller yaratma ve değerlendirme konusunda benzersiz bir yeteneğe sahiptir.
Sanal tarama kullanan bir bilim insanı, bir restoranda sipariş veren bir müşteri gibidir. ReLeaSE'nin yaratıcılarından biri olan UNC'den Olexandr Isayev, sipariş edilebileceklerin genellikle menü ile sınırlı olduğunu söyledi. Isayev, bilim adamlarına bir bakkal ve istedikleri herhangi bir yemeği yaratabilecek kişisel bir şef vermek istiyoruz dedi.
Ekip, istenen biyoaktivite ve güvenlik profilleri gibi belirtmiş oldukları özelliklere sahip moleküller üretmek için ReLeaSE'yi kullandı. Erime noktası ve suda çözünürlük gibi özelleştirilmiş fiziksel özelliklere sahip moleküller tasarlamak ve lösemi ile ilişkili bir enzime karşı inhibitör aktiviteye sahip yeni bileşikler tasarlamak için ReLeaSE yöntemini de kullandılar.
Algoritmanın, spesifik biyolojik aktivitelere ve optimal güvenlik profillerine sahip yeni ve dolayısıyla anında patentlenebilir kimyasal varlıklar tasarlama yeteneği, yeni bir ilaç adayı getirmek için gereken süreyi kısaltmak için sürekli olarak yeni yaklaşımlar arayan bir endüstri için oldukça çekici olmalıdır. Tropsha, klinik araştırmalara dedi.