Новый ИИ-инструмент может резко ускорить поиск жизненно важных лекарств

Исследователи из Китая представили новую ИИ-фреймворк DrugCLIP, способный ускорить открытие новых лекарств. Он может просканировать миллионы потенциальных соединений против тысяч белковых мишеней за несколько часов — в десять миллионов раз быстрее, чем современные методы виртуального скрининга.

Обычно при разработке лекарств используют сложные компьютерные симуляции, чтобы «подогнать» 3D-молекулу препарата к белковому карману. Этот процесс крайне медленный и дорогой.

Другой подход

Команда Янъянь Лань из Университета Цинхуа описала в журнале Science иной подход. Вместо медленных физических симуляций DrugCLIP работает как высокоскоростная поисковая система.

Программа использует две нейронные сети — для белкового кармана и для молекулы. Их обучают преобразовывать оба компонента в математические векторы. Если есть совместимость, эти векторы будут близки в общем цифровом пространстве.

ИИ нужно лишь измерить расстояние между векторами, чтобы найти соответствие. Превратив физическую форму потенциального лекарства в числа, система может мгновенно перебирать триллионы вариантов.

Чтобы работать с тысячами мишеней одновременно, команда использовала другую ИИ-программу, AlphaFold 2, для предсказания 3D-структур около 10 000 человеческих белков. Однако сгенерированные компьютером формы часто не имеют достаточной детализации в карманах, куда должно встраиваться лекарство. Поэтому исследователи создали GenPack, который делает карманы достаточно точными для работы DrugCLIP.

Сверхбыстрая работа

В тестах ИИ-движок просканировал мишени, представляющие примерно половину кодирующего белки человеческого генома. Он сопоставил 500 миллионов потенциальных молекул-лекарств с 10 000 белковых мишеней, выполнив 10 триллионов сканирований за один день.

DrugCLIP также нашёл подходящую молекулу для белка TRIP12, связанного с раком и аутизмом. Ранее учёные не могли с ним работать из-за плохо изученной структуры.

«DrugCLIP — это сверхбыстрый метод виртуального скрининга, который мы тщательно проверили с помощью компьютерного бенчмарк-анализа и экспериментов в лаборатории», — отметили учёные в статье.

«Его скорость позволяет проводить скрининг в триллионном масштабе, охватывая доступную для воздействия лекарствами часть человеческого протеома, и предоставляет открытый ресурс, который формирует основу для открытия лекарств следующего поколения, особенно для менее изученных мишеней».

DrugCLIP и база данных из 10 000 белков находятся в свободном доступе, и учёные по всему миру могут использовать их для поиска новых лекарств.