Изкуственият интелект помага на изследователите да прогнозират взаимодействията между протеините и малките молекули, което е важно за разработването на лекарства. Проучване на изследователи от Университета в Базел обаче установи, че изкуственият интелект само запомня моделите от данните. Алгоритмите не отчитат фундаменталните физични принципи на свързване и често се провалят при новите протеини, които са от решаващо значение за създаването на иновативни лекарства.
Протеините играят ключова роля в организма и медицината: те могат да бъдат активни съставки като ензими и антитела, или целеви структури за лекарства. За да разработят нови терапии, учените първо изучават триизмерната структура на протеините. Това помага да се разберат техните функции и потенциалът им да взаимодействат с молекулите на лекарствата.
С развитието на машинното обучение се появиха ИИ модели, които могат да прогнозират как дадена верига от аминокиселини се сгъва в триизмерна структура – AlphaFold и RosettaFold. Тези програми отвориха нова ера в биохимията и донесоха на разработчиците си Нобелова награда за химия през 2024 г.
Най-новите версии на тези модели могат да прогнозират не само структурата на даден протеин, но и взаимодействието му с лиганда – молекула, която може да действа като фармацевтична съставка. На пръв поглед изглежда, че това предлага огромни възможности за разработване на лекарства.
Изследователите от Базел обаче провериха дали изкуственият интелект наистина разбира физиката на свързването. Те модифицирали аминокиселинните последователности на протеините и лигандите, така че нормалното свързване да стане невъзможно. Въпреки това в повече от половината от случаите ИИ моделите прогнозираха същата структура на взаимодействие, както ако нямаше промяна.
Особено зле са се справили моделите с протеините, които не са приличали на срещаните в данните за обучение.
„Когато се сблъскат с нещо напълно ново, те бързо се провалят, а това е важно за създаването на нови лекарства“,
подчертава професор Маркус Лил.
Учените препоръчват ИИ моделите да се използват само като спомагателен инструмент, като прогнозите им се проверяват експериментално или с физикохимични изчисления. В бъдеще интегрирането на законите на физиката в ИИ алгоритмите ще даде възможност за създаването на по-надеждни прогнози.
Всичко важно от света на технологиите, директно в пощата ти.
С абонирането приемате нашите Условия и Политика за поверителност. Може да се отпишете с един клик по всяко време.
Коментирайте статията в нашите Форуми. За да научите първи най-важното, харесайте страницата ни във Facebook, и ни последвайте в Google Новини, TikTok, Telegram и Viber или изтеглете приложението на Kaldata.com за Android, iPhone, Huawei, Google Chrome, Microsoft Edge и Opera!
