В търсенето на нови лекарства производителите отдавна разчитат на подхода „проба-грешка“, който е бавен, а често и скъп. Но какво би станало, ако изкуственият интелект (AI) можеше да предвиди състава на нова лекарствена молекула по начина, по който Google разбира какво търсите или програмите за електронна поща предвиждат вашите отговори?

Това е целта на нов подход, който използва AI технология, известна като обработка на естествен език, съобщава The Wall Street Journal. Това е същата технология, която позволява на ChatGPT на OpenAI да генерира отговори, подобни на човешките. Сега тя трябва да влезе на въоръжение и в анализа и синтеза на протеини - градивните елементи на много лекарства. Подходът използва единственото общо нещо между биологичните кодове, заявките за търсене и текстовете на електронната поща – всички те са представени от поредица от букви.

Протеините се състоят от десетки до хиляди малки химически подединици, известни като аминокиселини, и учените използват специална нотация, за да документират последователностите. Тъй като всяка аминокиселина съответства на една буква от азбуката, протеините се представят като дълги комбинации, подобни на изречения.

Алгоритмите за естествен език, които бързо анализират езика и предвиждат следващата стъпка в даден разговор, могат да бъдат приложени и към тези биологични данни, за да се създадат модели на протеиновия език. Моделите кодират „граматиката на протеините“ - правилата, които определят кои комбинации от аминокиселини дават специфични терапевтични свойства, за да предскажат последователностите от букви, които могат да станат основа на нови лекарствени молекули.

Neuralink започва тестове на мозъчни чипове върху хора до 6 месецаМозъчният чип се очаква да позволи на пациенти с увреждания да се движат и да общуват отново

В резултат на това времето, необходимо за ранните етапи на откриването на лекарства, може да се съкрати от години на месеци.

Лекарства на белтъчна основа се използват за лечение на сърдечни заболявания, някои видове рак и ХИВ. През последните две години много компании, сред които Merck & Co, Genentech на Roche Holding AG и редица стартиращи компании като Helixon Ltd. и Ainnocence, започнаха да разработват нови лекарства с помощта на обработка на естествен език, припомня още WSJ.

Компаниите се надяват, че този подход не само ще повиши ефективността на съществуващи и потенциални лекарства, но и ще отвори вратата към непознати досега молекули, които биха могли да лекуват заболявания като рак на панкреаса, който остава почти неизлечим въпреки напредването на медицината.

Препятствия пред технологията

Според експертите обаче използването на обработката на естествен език за откриване на лекарства все още е изправено пред сериозни препятствия. Много от тях твърдят, че прекаленото модифициране на съществуващите лекарства на базата на протеини може да доведе до нежелани странични ефекти, а изцяло синтетичните молекули ще трябва да преминават строги тестове, за да се гарантира, че са безопасни за човешкия организъм.

Изкуственият интелект на Meta играе като човек най-човешката настолна играКомпанията обяви, че CICERO е постигнал „производителност на човешко ниво“ в настолната игра „Дипломация“

Но ако алгоритмите на естествен език работят така, както се надяват техните създатели, те ще придадат допълнителна скорост на навлизането на изкуствения интелект във фармацевтичната индустрия.

Предишните опити за използване се сблъскваха с ограниченията на технологията или с липсата на данни. Според привържениците на идеята неотдавнашният напредък в обработката на естествения език и драстичното намаляване на разходите за секвениране на протеини, което доведе до създаването на огромни бази данни с аминокиселинни последователности, до голяма степен преодоляват и двата проблема.

И ограничени пробиви не липсват. Изследователите от биологичната лаборатория Absci публикуваха научна статия, според която са използвали този метод, за да подобрят базирано на антитела лекарство за рак, така че то да се свързва по-плътно с целта си на повърхността на раковите клетки.

В друга статия, публикувана през март в Proceedings of the National Academy of Sciences, изследователи от Масачузетския технологичен институт, Университета Цинхуа и базираната в Пекин компания Helixon използват модели на протеиновия език, за да преобразуват потенциално лекарство срещу Covid-19, което е ефективно само срещу алфа, бета и гама варианти, за да може да лекува и делта.