Sinqapur Milli Universiteti tərəfindən

Sadie Harley tərəfindən redaktə edilib , Robert Egan tərəfindən nəzərdən keçirilib

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

Məlumatlardan kəşfə: Xəstəlik və dərman məlumatlarından (yuxarı solda) başlayaraq, süni intellekt yara ilə əlaqəli zülallara təsir edə biləcək dərmanları müəyyən etmək üçün elmi ədəbiyyatı skan edir (mərkəzdə solda). Daha sonra hesablama kimyası bu dərman-zülal qarşılıqlı təsirlərinin gücünü ölçür (aşağı solda). İki nəticə dəsti vahid sıralamada birləşdirilir (yuxarı mərkəzdə) və ən yaxşı namizədlər diabetik yaraların sağalması üçün perspektivli dərman namizədlərini müəyyən etmək üçün laboratoriya yara sağaltma təcrübələrində sınaqdan keçirilir (aşağı mərkəzdə). Mənbə: ACS Nano Medicine

Sinqapur Milli Universitetinin (NUS) tədqiqatçıları, diabetik yaraların sağalması üçün potensial dərman namizədlərini müəyyən etmək məqsədilə süni intellekt (Sİ) və molekulyar simulyasiyaları birləşdirən və geniş yayılmış vitamin olan fol turşusunu əsas namizəd kimi müəyyən edən süni intellektlə idarə olunan bir iş axını hazırlayıblar.

Diabet yaraları, xüsusən də diabetik ayaq xoraları, bir çox bioloji proseslərin eyni vaxtda pozulması səbəbindən sağalması çox vaxt çətindir. İltihab, toxuma bərpası və hüceyrə böyüməsi hamısına təsir göstərə bilər ki, bu da yaranın sağalmasına hansı mövcud dərmanların kömək edə biləcəyini müəyyən etməyi çətinləşdirir.

Çoxsahəli tədqiqat qrupuna NUS Əczaçılıq və Əczaçılıq Elmləri Departamentindən professor Giorgia Pastorin, Biotibbi Mühəndislik Departamentindən dosent Chen-Hua Yeow və Kompüter Elmləri Departamentindən dosent Min-Yen Kan ilə əməkdaşlıqda rəhbərlik etmişdir.

Onların yanaşması süni intellekt əsaslı ədəbiyyat təhlilini, molekulyar səviyyəli hesablama simulyasiyasını və laboratoriya təcrübələrini bir araya gətirərək, təxminən 3000 mövcud dərmanı müayinə etdi və ədəbiyyat icmalından laboratoriya testlərinə qədər olan vaxtı 70%-dən çox azalddı.

Tədqiqat ACS Nano Medicine jurnalında dərc olunub .

Minlərlə namizəddən tək bir ümidverici liderə qədər

Komanda bir dərmanı və ya bir zülalı bir anda araşdırmaq əvəzinə, diabetik yaraların sağalması ilə əlaqəli 8739 zülala qarşı 2989 mövcud dərmanı xəritələşdirdi . Müxtəlif dərmanların bu zülallara necə təsir edə biləcəyini müəyyən etmək üçün elmi ədəbiyyatı skan etmək üçün süni intellektdən istifadə edilmişdir.

Daha sonra hesablama kimyası ən perspektivli dərman molekulları ilə bu zülallar arasındakı qarşılıqlı təsirləri molekulyar səviyyədə öyrənmək üçün istifadə edilmişdir. Birlikdə, bu addımlar axtarışı milyonlarla mümkün kombinasiyadan 35 namizəd dərmana və ətraflı təhlil üçün 50 əsas zülala qədər daraltdı.

Ən yüksək reytinqli namizədlərdən biri, geniş şəkildə pəhriz əlavəsi kimi tanınan, lakin diabetik ayaq xorasının müalicəsi üçün geniş istifadə olunmayan bir vitamin olan fol turşusu idi. Komanda fol turşusunu dəri hüceyrələrindən istifadə edərək laboratoriya yara sağaltma təcrübələrində sınaqdan keçirdikdə, müalicə olunmamış hüceyrələrlə müqayisədə yaranın bağlanmasını əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırdı və bu da süni intellektdən və iş axınının modelləşdirilməsindən irəli gələn proqnozu dəstəklədi.

Ümumilikdə, inteqrasiya olunmuş yanaşma ədəbiyyat icmalından laboratoriya testlərinə qədər olan yolu ənənəvi yanaşmalarla müqayisədə 70%-dən çox qısaltdı və bu da diabetik ayaq xorasının müalicəsində sağalma nəticələrini yaxşılaşdıran və ağırlaşmaları azaldan dərmanların təkrar təyinatı üçün hesablama modellərinin və yeni terapevtik strategiyaların potensialını vurğuladı.

Hər hissə fərqli bir rol oynayır

İş axınının əsas xüsusiyyəti hər bir hissənin fərqli bir rol oynamasıdır. Süni intellekt mümkün bioloji potensialları müəyyən etmək üçün çoxlu sayda dərc olunmuş tədqiqatları skan edir.

Hesablama kimyası daha sonra dərman və zülalın qarşılıqlı təsir göstərib-göstərməməsi barədə molekulyar səviyyəli dəlillər təqdim edir. Bu iki dəlil təbəqəsi namizədlərin sıralanmış siyahısına birləşdirilir və daha sonra proqnozun canlı hüceyrələrdə əks olunub-olunmadığını araşdırmaq üçün laboratoriya təcrübələri vasitəsilə təsdiqlənir.

Nəşrin ilk müəllifi Dr. Zhang Ziyang bildirib ki, “İş axınının heç bir hissəsi digərini əvəz edə bilməz. Süni intellekt mümkün bioloji istiqamətləri müəyyən etməyə kömək edir, hesablama kimyası molekulyar qarşılıqlı təsirləri araşdırır və birləşdirilmiş qiymətləndirmə bu iki təbəqəni sınaqdan keçirilə bilən prioritetlərə uyğunlaşdırır. Laboratoriya təsdiqlənməsi daha sonra proqnozların real yara sağalma davranışında əks olunub-olunmadığını təsdiqləyərək dövrəni bağlayır.”

Professor Pastorin əlavə edib ki, “Molekulyar, hesablama və ədəbiyyat sübutlarını insan əli çatmayan miqyasda birləşdirməklə süni intellekt yalnız kəşfləri sürətləndirmir, həm də əks halda əldən verə biləcəyimiz gizli terapevtik əlaqələri aşkar edir. Bu, diabetik ayaq xoraları və digər mürəkkəb xəstəliklər üçün müalicə variantlarının sərhədlərini genişləndirmək üçün unikal bir fürsətdir”.

Komanda gələcəkdə iş axınını təkmilləşdirməyi və onun digər mürəkkəb xəstəliklərə və nanotibb tətbiqlərinə tətbiqini araşdırmağı planlaşdırır.

Daha çox məlumat

Ziyang Zhang və digərləri, Dərman Kəşfi üçün Dərman Molekulları və Diabet Yarası ilə Əlaqəli Zülallar Arasında Nanomiqyaslı Qarşılıqlı Təsirlərin Kəmiyyət Hesablama Doğrulaması, ACS Nano Medicine (2026). DOI: 10.1021/acsnanomed.5c00180

Əsas tibbi anlayışlar

Fol turşusuAyaq xorası, diabet

Klinik kateqoriyalar

Klinik farmakologiyaEndokrinologiyaÜmumi xəstəliklər və qarşısının alınmasıSinqapur Milli Universiteti tərəfindən təmin edilir