בינה מלאכותית מגיעה לעיצוב של תרופות חדשות

סמים

עד היום לדבר על בינה מלאכותית זה לעשות את זה, ללא ספק, באחד הנושאים החוזרים ביותר בעולם של עיצוב תוכנה וחומרה, ולא בכדי כמעט בכל האוניברסיטאות ומרכזי המחקר והפיתוח יש מומחים שעובדים בנושא, שלא לדבר על זה, אנחנו לדבר על זה היום יכול להיות אחת המשרות בעלות השכר הגבוה ביותר בעולם המחשוב.

רחוק מכל אלה, האמת היא שלאט לאט נושא הבינה המלאכותית כופה את עצמו כמעט בכל המגזרים הקשורים, למשל, למחשוב, לאינטרנט של דברים או לרשתות חברתיות, להזכיר כמה מהמגזרים שבהם נראה כי כל משתמש, למרות שלעתים אפילו בלי לדעת זאת, משתמש בפלטפורמת תוכנה מסוג זה. בנקודה זו יש לציין כי לא רק במגזרים אלה מוטלת בינה מלאכותית אלא לאט לאט הוא מתקדם בתחומים מדעיים אחרים כמו, במקרה זה, פיתוח תרופות חדשות.


בינה מלאכותית

צוות מ- MIT הצליח לעצב תוכנה המסוגלת ליצור תרופות חדשות

אחת הבעיות העיקריות העומדות בפני מגזר התרופות, אם אפשר לכנות זאת כך, היא שהפיתוח של מולקולות חדשות עדיין נחוץ, דבר הכרחי ליצירת תרופות חדשות, מתבצעת באופן ידני. תהליך זהה באופן מוזר הן ליצירת תרופה חדשה לחלוטין והן להתפתחות של קיימת לשיפור תכונותיה.

בעיקרון ומבלי לפרט יותר מדי, מה שכימאים עושים בתהליך מסוג זה הוא לבחור מולקולה שידוע כי הפוטנציאל שלה נלחם במחלה מאוד ספציפית. סדרה של התאמות ידניות נעשית על מולקולה זו שנבחרה כבר על מנת לשפר את השפעותיה. לצערי משימה זו אורכת בדרך כלל כימאים מעורבים זמן רב שכן אחרי כל העבודה הזו לא משיגים את התוצאות הצפויות.

כימיה

תוכנה זו יכולה לחסוך עבודה רבה עבור כימאים המעורבים בפיתוח תרופה חדשה

כפי שאתה יכול לראות, עד עכשיו עבודתו של כימאי בעת תכנון תרופה חדשה הייתה משימה שיכולה להיות די מתסכלת, לפחות עד עכשיו. אני אומר זאת מאחר שהמעבדה למדעי המחשב ובינה מלאכותית בעבודה משותפת עם המחלקה להנדסת חשמל ומדעי המחשב, שניהם שייכים למשרד המכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס (MIT) הצליחו לעצב תוכנות המסוגלות להפוך את תהליך עיצוב התרופות לאוטומטי באמצעות מערכות למידה אוטומטיות.

במהלך הבדיקות הראשונות שבוצעו עם תוכנה חדשה זו, מסוגלת בחר מולקולות עם פוטנציאל להילחם במחלה מסוימת על בסיס התכונות הרצויות של התרופה לשנות מבנים מולקולריים זהה על מנת להשיג את העוצמה הגבוהה ביותר האפשרית תוך שמירה על תוקף כימי.

במילים של רוב מת'סון, רופא MIT:

המודל בעצם לוקח נתונים מהמבנה המולקולרי הקלט ויוצר ישירות גרפים מולקולריים: ייצוגים מפורטים של מבנה מולקולרי, כאשר הצמתים מייצגים אטומים וקצוות המייצגים קשרים. אתה מפרק את הגרפים האלה לקבוצות קטנות יותר של קבוצות פונקציונליות תקפות שמשמשות כ'אבני בניין 'המסייעות לך לשחזר ולשנות בצורה טובה יותר מולקולות.

עם

יש עדיין חודשים רבים של עבודה כדי לגרום לתוכנה לעבוד בלי שום בעיה.

החלק השלילי בפרויקט זה הוא שמדובר רק בעבודה שעדיין מצפה לה התפתחות רבה. עם זאת, זה מדהים במיוחד שתוכנה חדשה זו השיגה תוצאות יעילות בהרבה ממערכות אחרות שנועדו להפוך את תהליך עיצוב התרופות לאוטומטי, מכיוון שכל המולקולות שנוצרו במהלך הבדיקות היו תקפות, בעוד שמודלים מקובלים אחרים, בעלי תוקף של 43%.

במילים של וונגונג ג'ין, דוקטורנט במעבדה למדעי המחשב ובינה מלאכותית של MIT:

המניע מאחורי זה היה להחליף את תהליך השינוי האנושי הלא יעיל של תכנון מולקולות עם איטרציה אוטומטית והבטחת תוקף המולקולות שיצרנו.


תוכן המאמר עומד בעקרונותינו של אתיקה עריכתית. כדי לדווח על שגיאה לחץ כאן.

היה הראשון להגיב

השאירו את התגובה שלכם

כתובת הדוא"ל שלך לא תפורסם.

*

*

  1. אחראי לנתונים: מיגל אנחל גטון
  2. מטרת הנתונים: בקרת ספאם, ניהול תגובות.
  3. לגיטימציה: הסכמתך
  4. מסירת הנתונים: הנתונים לא יועברו לצדדים שלישיים אלא בהתחייבות חוקית.
  5. אחסון נתונים: מסד נתונים המתארח על ידי Occentus Networks (EU)
  6. זכויות: בכל עת תוכל להגביל, לשחזר ולמחוק את המידע שלך.