Toronto Universitetinin tədqiqatçıları və Insilico Medicine tərəfindən birgə aparılan tədqiqatlar, dərman kəşfi boru kəmərini dəyişdirmək üçün kvant hesablama və süni intellektin potensialını nümayiş etdirdi.

Təbiət Biotexnologiyasında nəşr olunan araşdırmada tədqiqatçılar kvant hesablama və generativ süni intellektni klassik hesablama metodları ilə birləşdirərək əvvəllər “dözümsüz” hesab edilən KRAS adlı xərçəngə səbəb olan zülalın hədəflənməsinə nail olublar.

“Kimya, kvant hesablamaları və süni intellekt interfeysində işləmək üçün həyəcanverici vaxtdır” deyə layihənin direktoru, U of T-nin İncəsənət və Elm Fakültəsinin kimya və kompüter elmləri professoru, Akselerasiyanın direktoru Alan Aspuru-Quzik deyir. Konsorsium, U of T institusional strateji təşəbbüsü.

“Öz növünün ilki olan bu araşdırma göstərir ki, AI kvant kompüterlərinin köməyi ilə bioloji hədəflərlə qarşılıqlı əlaqədə olan molekulları uğurla tapa bilir”.

KRAS-dakı mutasiyalar nəzarətsiz hüceyrə artımına səbəb olur və insan xərçənginin təxminən dörddə birində mövcuddur , lakin onların yayılmasına və təsirinə baxmayaraq, hazırda mutant KRAS-ı hədəf alan yalnız iki FDA tərəfindən təsdiqlənmiş dərman mövcuddur. Üstəlik, klinik məlumatlar mövcud dərmanların ömrünü ənənəvi kimyaterapiya ilə müqayisədə cəmi bir neçə ay uzadaraq, təkmilləşdirilmiş KRAS hədəfləmə müalicələrinə təcili ehtiyacı vurğulayır.

KRAS-a qarşı potensial yeni dərmanları aşkar etmək üçün tədqiqatçılar yeni molekulların dizaynı üçün klassik hesablama metodları ilə yanaşı kvant kompüterini birləşdirdilər. Onlar ilk növbədə KRAS-ı bloklamaq üçün eksperimental olaraq təsdiq edilmiş 650 molekul və açıq mənbəli, ultra-böyük virtual skrininq platforması VirtualFlow vasitəsilə əldə edilmiş 250,000 molekul da daxil olmaqla, 1,1 milyon molekuldan ibarət xüsusi hazırlanmış verilənlər bazası ilə onlara təlim keçərək modellərini optimallaşdırdılar.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=188&slotname=8188791252&adk=1687169288&adf=4054963813&pi=t.ma~as.8188791252&w=750&abgtt=6&fwrn=4&lmt=1738044030&rafmt=11&format=750×188&url=https%3A%2F%2Fphys.org%2Fnews%2F2025-01-team-ai-quantum-undruggable-cancer.html&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTMyLjAuNjgzNC4xMTEiLG51bGwsMCxudWxsLCI2NCIsW1siTm90IEEoQnJhbmQiLCI4LjAuMC4wIl0sWyJDaHJvbWl1bSIsIjEzMi4wLjY4MzQuMTExIl0sWyJHb29nbGUgQ2hyb21lIiwiMTMyLjAuNjgzNC4xMTEiXV0sMF0.&dt=1738044030806&bpp=1&bdt=83&idt=119&shv=r20250122&mjsv=m202501160401&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Df22668bce9793ae4%3AT%3D1735196613%3ART%3D1738043827%3AS%3DALNI_Mb4Xpwl1SO1AcvqroR6xccDm_sheQ&gpic=UID%3D00000f7c5320f40b%3AT%3D1735196613%3ART%3D1738043827%3AS%3DALNI_Mb1dz_DHiT2yDzXLMaB9CDkQl4XGg&eo_id_str=ID%3Dcdf7f2f01784f52d%3AT%3D1735196613%3ART%3D1738043827%3AS%3DAA-Afjb8kbeupLLyQ0QHQmZxpM4v&prev_fmts=0x0&nras=1&correlator=3621317797013&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=3&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=447&ady=2023&biw=1903&bih=945&scr_x=0&scr_y=0&eid=95347432&oid=2&pvsid=1079575829064028&tmod=1848929653&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=123

Daha sonra tədqiqat qrupu molekulları yoxlamaq və laboratoriya testləri üçün ən perspektivli 15 namizədi müəyyən etmək üçün Insilico Medicine-in generativ süni intellekt mühərriki Chemistry42-dən istifadə etdi. 15 molekuldan iki molekul canlı hüceyrələrdə mutasiyaya uğramış KRAS-ın çoxsaylı müxtəlif versiyalarını hədəfə almaq qabiliyyəti ilə seçilərək onların xərçəng əleyhinə dərmanlar kimi potensialını vurğuladı.

“Bu kimi hesablama yanaşmaları ilə biz dərmanların kəşfinin preklinik mərhələsini illərlə qısaltmaq potensialına sahibik ” dedi T’s Temerty U-da Donnelly Mərkəzində biokimya və molekulyar genetika üzrə tədqiqat üzrə birgə müstəntiq və professor İqor Staqlyar Tibb Fakültəsi.

Dərman kəşfinə ənənəvi yanaşmalar, müəyyən bir hədəf proteinə qarşı aktiv olanları tapmaq üçün mövcud birləşmələrin kitabxanalarının sınaqdan keçirilməsinə əsaslanırdı. Lakin bu üsullar baha başa gəlir, vaxt aparan və maddi-texniki cəhətdən çətindir.

Stagljar deyir: “Buludda hər şeyi ekrana çıxarmaq daha asandır, çünki kimyəvi kitabxanaları saxlamaq üçün fiziki yerə və böyük ekranları etmək üçün robotlara ehtiyacınız yoxdur”.

Tədqiqatçıların nəticələri dərman kəşfinin ilkin mərhələlərini sürətləndirmək üçün kvant hesablamalarının potensialını nümayiş etdirsə də , bu yanaşma ilə kəşf edilən molekulların klassik üsullarla müəyyən edilən molekullardan daha təsirli olduğunu göstərməkdən çəkinirlər.

Gündəlik anlayışlar üçün Phys.org-a etibar edən 100.000-dən çox abunəçi ilə elm, texnologiya və kosmosda ən son yenilikləri kəşf edin . Pulsuz xəbər bülleteni üçün qeydiyyatdan keçin və mühüm nailiyyətlər, innovasiyalar və tədqiqatlar haqqında gündəlik və ya həftəlik yeniliklər əldə edin .Abunə ol

Vektor İnstitutunun üzvü olan Aspuru-Quzik deyir: “Biz kvant kompüterinin dərmanların kəşfinə kömək edə biləcəyini göstərsək də, bu, onun klassik kompüterdən daha yaxşı olduğunu ifadə etmir”. “Bu, prinsipial bir araşdırmadır, lakin əhəmiyyətli kvant üstünlüyünün heç bir əlamətini vermir.

“Bu sənəd göstərir ki, kvant kompüterləri müasir sürətləndirilmiş süni intellektlə idarə olunan dərman kəşfi boru kəmərlərinə daxil edilə bilər. Və kvant kompüterləri gücləndikcə, alqoritmlərimiz inşallah daha yaxşı və daha yaxşı performans göstərəcək.”

Layihəyə Memfisdəki Sent Jude Uşaq Araşdırma Xəstəxanasının müəllimi Kristof Qorqulla ilə yanaşı, müvafiq olaraq Aspuru-Quzik və Stagljar qruplarından Məhəmməd Qazi Vəkili və Ceymi Snayder rəhbərlik edirdi.

KRAS ilə apardıqları tədqiqatın uğuruna əsaslanaraq, tədqiqatçılar indi öz hibrid kvant-klassik modelini digər dözülməz zülal hədəflərinə tətbiq edirlər – ümidverici nəticələr. KRAS kimi, sözügedən zülallar da çox vaxt kiçik olur və onların səthində dərmanların asanlıqla bağlanmasına imkan verən konturları yoxdur.

Komanda həmçinin KRAS-a qarşı iki ən yaxşı namizədin dizaynını optimallaşdırmaq üçün hibrid modelindən istifadə edir və bu birləşmələri daha sonrakı preklinik sınaqlara köçürmək məqsədi daşıyır.

U of T və Insilico Medicine arasında əməkdaşlıq süni intellekt və avtomatlaşdırmadan istifadə edərək geniş çeşiddə material və molekulların kəşfini sürətləndirmək üçün akademiya, sənaye və hökuməti bir araya gətirən Akselerasiya Konsorsiumu tərəfindən dəstəklənib.

Tədqiqatın həmmüəlliflərindən biri, eyni zamanda Insilico Medicine-in qurucusu və baş direktoru olan Aleks Javoronkov deyir: “Bütün insan zülallarının 85%-nin “dözümsüz” olduğu düşünülür. “Bu, yeni xərçəng müalicələrinin inkişafı qarşısında duran əsas problemdir və AI kömək etmək üçün unikal şəkildə yerləşdirilmişdir.

“U of T və Insilico Medicine arasındakı əməkdaşlıq startap və universitet ekosistemlərinin hamı üçün daha yaxşı sağlamlıq istiqamətində irəliləyişə nail olmaq üçün bizim kollektiv təcrübəmizdən necə istifadə edə biləcəyinin gözəl nümunəsidir.”

Daha çox məlumat: Mohammad Ghazi Vakili et al, Quantum-computing-infişlənmiş alqoritm potensial KRAS inhibitorlarını təqdim edir, Nature Biotechnology (2025). DOI: 10.1038/s41587-024-02526-3

Jurnal məlumatı: Nature Biotechnology 

Toronto Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir