W dobie pandemii koronawirusa i ogromnej liczby zachorowań oraz zgonów, wielu naukowców próbuje opracować skuteczny lek, który pozwoli nam pozostać odpornym jak najdłużej i nie dać się chorobie. Aby było to możliwe, organizm musi wytworzyć przeciwciała, które łączą się do określonej części wirusa i następnie go neutralizują. Właśnie trwają pracę nad syntetycznym przeciwciałem, które być może będzie w stanie związać się z białkami kolczastymi na tej samej zasadzie.
Naukowcy pracują nad syntetycznym przeciwciałem
Kluczowym w opracowaniu skutecznego przeciwciała syntetycznego jest zrozumienie, w jaki sposób następuje tak bardzo oczekiwane powiązanie. Białka o grudkowatych strukturach 3D, zawierających wiele fałd, mogą łączyć się w milionach kombinacji, dlatego – jak się można domyślić – proces ten jest niezwykle czasochłonny, a znalezienie odpowiedniego kompleksu białkowego wydaje się niemal niemożliwe.
Naukowcy starali się udoskonalić ten proces i wpadli na pomysł, by wykorzystać tutaj model uczenia maszynowego, który jest w stanie przewidywać kompleks, który powstanie, gdy dwa białka zwiążą się ze sobą. Wykorzystana technika jest praktycznie 500 razy szybsza niż inne, nawet najnowocześniejsze metody programowe. Dodatkowo bardzo często przewiduje struktury białkowe, które są bliższe rzeczywistym strukturom zaobserwowanym eksperymentalnie.
Dzięki wykorzystaniu tej techniki możliwe będzie nie tylko zrozumienie niektórych procesów biologicznych, ale – co najważniejsze – może ona przyczynić się do znacznie szybszego opracowywania nowych leków. To świetna wiadomość dla medycyny.
Sztuczna inteligencja przyspieszy opracowywanie leków
Model sztucznej inteligencji Equidock jest w stanie podać ostateczne powiązanie białkowe w czasie maksymalnie do pięciu sekund. Do tej pory odbywało się to nawet do godziny. Technika ta może znaleźć także zastosowanie przy opracowywaniu małych, podobnych do leków cząsteczek. Cząsteczki te wiążą się z powierzchniami białek w określony sposób, więc szybkie określenie sposobu, w jaki zachodzi to przyłączanie, może skrócić czas opracowywania leku.
W przyszłości cały system ma zostać udoskonalony – jednak, aby to wykonać, potrzebne są dane, które mogą zostać wykorzystane do szkolenia. Naukowcy mają zamiar pozyskać ich syntetyczne odpowiedniki.
