Virciniya Universiteti tərəfindən

redaktə edən: Gaby Clark , rəy verən: Robert Egan

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

YuelPocket-in qrafik neyron şəbəkəsi çərçivəsində zülal-birləşmə qarşılıqlı təsirlərinin struktur və topoloji təsviri. Kredit: Milli Elmlər Akademiyasının materialları (2026). DOI: 10.1073/pnas.2524913123

Virciniya Universiteti Tibb Məktəbinin alimləri yeni dərmanların yaradılmasını əhəmiyyətli dərəcədə sürətləndirə biləcək dərmanların inkişafı və kəşfi üçün cəsarətli yeni bir yanaşma hazırlayıblar. UVA-dan Nikolay V. Dokholyan, fəlsəfə doktoru və həmkarları yeni dərmanların necə yaradıldığını dəyişdirmək üçün birlikdə işləyən YuelDesign, YuelPocket və YuelBond adlı süni intellektlə işləyən alətlər dəsti hazırlayıblar. Mərkəzi hissə olan YuelDesign, zülal hədəflərinə tam uyğunlaşdırılmış yeni dərman molekullarını dizayn etmək üçün diffuziya modelləri adlanan qabaqcıl süni intellekt formasından istifadə edir, hətta zülalların bağlanma zamanı necə əyildiyini və formasını dəyişdiyini də nəzərə alır.

Əlavə alət olan YuelPocket, dərmanın zülalın harada bağlana biləcəyini dəqiq müəyyən edir, YuelBond isə dizayn edilmiş molekullardakı kimyəvi əlaqələrin dəqiq olmasını təmin edir. Birlikdə, bu yanaşma həm yeni dərmanların necə dizayn edildiyini, həm də mövcud dərmanların yeni məqsədlər üçün nə qədər tez və səmərəli şəkildə qiymətləndirilə biləcəyini təkmilləşdirməyə hazırdır.

“Bunu belə düşünün: Digər üsullar tamamilə hərəkətsiz qalan bir kilid üçün açar hazırlamağa çalışır, lakin bədəninizdə bu kilid daim yellənir və formasını dəyişir. Süni intellektimiz açarı kilid hərəkət edərkən dizayn edir, buna görə də uyğunluq daha realdır”, – deyə UVA-nın Nevrologiya şöbəsindən Doxolyan bildirib. “Bu, xərçəng, nevroloji xəstəliklər və bu yellənən zülalları hədəf alan daha yaxşı dərmanlara ehtiyac duyduğumuz, lakin ölü nöqtələrə çatmağa davam etdiyimiz bir çox digər xəstəlikləri olan xəstələr üçün əsl fərq yarada bilər.”

Dokholyan və onun komandası bu alətlərin inkişafını və nəticələrini “Proceedings of the National Academy of Sciences” , “Journal of Chemical Information and Modeling” və “Science Advances” jurnallarındakı məqalələrdə təsvir ediblər . Tədqiqat qrupuna Wang, Dong Yan Zhang, Shreshty Budakoti və Dokholyan daxildir.YuelDesign-ın iş axını və arxitekturası. Kredit: Milli Elmlər Akademiyasının materialları (2026). DOI: 10.1073/pnas.2524913123

Dərman inkişafının tələləri

Yeni bir dərmanın hazırlanmasının orta xərcinin 2,6 milyard dollara çatacağı və ya onu keçəcəyi təxmin edilir və yeni dərmanların təxminən 90%-i insanlar üzərində sınaqdan keçirildikdə uğursuz olur. Bu, dərmandakı molekulların bədəndəki hədəfləri ilə necə qarşılıqlı təsir göstərəcəyini (bağlanacağını) proqnozlaşdırmağın çətinliyi ilə əlaqədardır. Bir molekul tam olaraq lazımi yerdə nəzərdə tutulduğu kimi bağlanmazsa, dərman işləməyəcək və ya istənməyən, zərərli yan təsirlərə səbəb ola bilər.

Süni intellekt bu problemin həllinə kömək etdi və dərman dizaynını xeyli sürətləndirdi, lakin Doxolyanın işi onu növbəti səviyyəyə qaldırır. Onun YuelDesign proqramı, zülalları digər metodlarla istifadə edilən sərt və dondurulmuş görüntülər kimi deyil, çevik, dinamik strukturlar kimi qəbul edərkən dərman molekullarını dizayn etməklə mövcud seçimlərin məhdudiyyətlərini aradan qaldırır. Bu, çox vacibdir, çünki zülallar dərman onlara bağlandıqda tez-tez formasını dəyişir və bu fenomen “induksiya edilmiş uyğunluq” adlanır. Bu elastikliyi görməməzlikdən gəlmək kompüter ekranında perspektivli görünən, lakin reallıqda uğursuz olan dərmanlara səbəb ola bilər.

Dokholyan və komandası bu problemi həll etmək üçün YuelDesign-ı xüsusi olaraq hazırladılar. Qabaqcıl süni intellekt ” diffuziya modelləri “ndən istifadə edərək, texnologiya eyni zamanda həm zülal cib quruluşunu, həm də ona yerləşə bilən kiçik molekulu – kilidi çevirəcək açarı – yaradır və dizayn prosesi zamanı hər ikisinin bir-birinə uyğunlaşmasına imkan verir.

Gündəlik məlumat üçün Phys.org-a etibar edən 100.000-dən çox abunəçi ilə elm, texnologiya və kosmosdakı ən son yenilikləri kəşf edin . Pulsuz bülletenimizə abunə olun və vacib olan nailiyyətlər, innovasiyalar və tədqiqatlar haqqında gündəlik və ya həftəlik yeniliklərdən xəbərdar olun .

YuelPocket adlı bir köməkçi vasitə, AlphaFold kimi mövcud alətlərdən proqnozlaşdırılan zülal strukturlarına belə, dərmanın bir zülala harada bağlanmalı olduğunu dəqiq müəyyən etmək üçün qrafik neyron şəbəkələrindən istifadə edir.

Tədqiqatçı Dr. Jian Wang bildirib ki, “Mövcud süni intellekt alətlərinin əksəriyyəti zülalı donmuş heykəl kimi qəbul edir, lakin biologiya belə işləmir. Bizim yanaşmamız zülalın və dərman namizədinin bədəndə olduğu kimi dizayn prosesi zamanı birlikdə inkişaf etməsinə imkan verir. Məsələn, biz göstərdik ki, CDK2 adlı tanınmış xərçənglə əlaqəli bir zülal üçün molekullar dizayn edərkən yalnız YuelDesign dərman bağlandıqda baş verən kritik struktur dəyişikliklərini ələ keçirə bilər.”

Tədqiqatçılar YuelPocket sınaqlarını təsvir edən yeni bir elmi məqalədə qeyd edirlər ki, zülal ciblərinin xəritələşdirilməsi “müasir inkişafın demək olar ki, hər bir aspekti” üçün vacibdir. Ümidverici nəticələr Dokholyanı texnologiyanın dərman inkişaf xərclərini azalda biləcəyinə, yeni dərman namizədlərinin uğur nisbətini artıracağına və yeni müalicə və müalicələrin xəstələrə nə qədər tez çata biləcəyini sürətləndirəcəyinə ümidləndirir.

“Əsas məqsədimiz dərmanların kəşfini daha sürətli, daha ucuz və daha uğurlu etməkdir ki, ümidverici müalicələr xəstələrə daha tez çatsın”, – deyə Doxolyan bildirib və əlavə edib ki, yeni alətləri alimlərin əlinə verərək dərmanların kəşfini “demokratikləşdirmək” istəyir.

“Bütün alətlərimizi elmi ictimaiyyətə sərbəst şəkildə təqdim etmişik. Dünyanın istənilən yerində tədqiqatçıların xəstələri üçün ən vacib olan xəstəliklərlə mübarizə aparmaq üçün onlardan istifadə edə bilmələrini istəyirik.”