Kunstmatige intelligentie komt bij het ontwerpen van nieuwe medicijnen

drugs

Tot op de dag van vandaag over praten inteligencia kunstmatige is om het zonder twijfel te doen over een van de meest terugkerende onderwerpen in de wereld van software- en hardware-ontwerp, niet tevergeefs praktisch alle universiteiten en onderzoeks- en ontwikkelingscentra hebben experts die aan het onderwerp werken, om nog maar te zwijgen van het feit dat we daarover praten is misschien wel een van de bestbetaalde banen in de computerwereld.

Verre van dit alles, de waarheid is dat het onderwerp kunstmatige intelligentie zich beetje bij beetje opdringt in praktisch alle sectoren die verband houden met bijvoorbeeld computers, het internet der dingen of sociale netwerken, om enkele van de sectoren te noemen waar het lijkt dat elke gebruiker, hoewel soms zonder het te weten, gebruikt dit type softwareplatform. Op dit punt moet worden opgemerkt dat niet alleen in deze sectoren kunstmatige intelligentie wordt opgelegd, maar ook beetje bij beetje vordert het op andere wetenschappelijke gebieden zoals, in dit geval, de ontwikkeling van nieuwe medicijnen.

inteligencia kunstmatige

Een team van MIT is erin geslaagd software te ontwerpen waarmee nieuwe medicijnen kunnen worden gemaakt

Een van de grootste problemen waarmee de farmaceutische sector wordt geconfronteerd, als dat zo mag worden genoemd, is dat de ontwikkeling van nieuwe moleculen nog steeds nodig is, iets dat nodig is om nieuwe medicijnen te maken, wordt handmatig uitgevoerd​ Een proces dat vreemd genoeg hetzelfde is, zowel om een ​​volledig nieuw medicijn te creëren als een evolutie van een bestaand medicijn om de eigenschappen ervan te verbeteren.

Wat chemici in dit soort processen doen, zonder al te veel in detail te treden, is het selecteren van een molecuul waarvan bekend is dat het een zeer specifieke ziekte kan bestrijden. Een reeks handmatige aanpassingen wordt uitgevoerd op dit reeds geselecteerde molecuul om de effecten ervan te versterken. helaas deze taak kost de betrokken chemici meestal veel tijd want, na al dit werk, niet de verwachte resultaten krijgen.

chemie

Deze software kan chemici die betrokken zijn bij de ontwikkeling van een nieuw medicijn veel werk besparen.

Zoals je kunt zien, was het werk van een chemicus bij het ontwerpen van een nieuw medicijn tot nu toe een taak die behoorlijk frustrerend kon zijn, althans tot nu toe. Ik zeg dit sinds het Laboratorium voor Computerwetenschappen en Kunstmatige Intelligentie in samenwerking met de afdeling Elektrotechniek en Informatica, beide behorend tot de Massachusetts Institute of Technology (MIT) zijn erin geslaagd software te ontwerpen die het ontwerpproces van geneesmiddelen kan automatiseren door middel van geautomatiseerde leersystemen.

Tijdens de eerste tests die met deze nieuwe software zijn uitgevoerd, kan dat selecteer moleculen met potentieel om een ​​bepaalde ziekte te bestrijden op basis van de gewenste eigenschappen van het medicijn moleculaire structuren wijzigen van hetzelfde om de hoogst mogelijke potentie te bereiken terwijl het chemisch geldig blijft.

In de woorden van Rob Matheson, MIT-arts:

Het model neemt in feite gegevens van de input moleculaire structuur en creëert direct moleculaire grafieken: gedetailleerde representaties van een moleculaire structuur, met knooppunten die atomen vertegenwoordigen en randen die bindingen vertegenwoordigen. Je splitst die grafieken op in kleinere groepen van geldige functionele groepen die je gebruikt als 'bouwstenen' waarmee je moleculen nauwkeuriger kunt reconstrueren en beter kunt modificeren.

met

Er zijn nog vele maanden werk om de software probleemloos te laten werken

Het negatieve aan dit project is dat het gewoon een baan is die nog veel ontwikkeling voor de boeg heeft. Toch is het vooral opvallend dat deze nieuwe software veel effectievere resultaten heeft behaald dan andere systemen die zijn ontworpen om het ontwerpproces van geneesmiddelen te automatiseren, aangezien alle moleculen die tijdens de tests werden gecreëerd geldig waren, terwijl andere algemeen aanvaarde modellen, hebben een geldigheidsgraad van 43%.

In de woorden van Wengong jin, PhD student bij MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory:

De motivatie hierachter was om het inefficiënte menselijke modificatieproces van het ontwerpen van moleculen te vervangen door automatische iteratie en om de validiteit van de moleculen die we hebben gegenereerd te waarborgen.


Wees de eerste om te reageren

Laat je reactie achter

Uw e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Verplichte velden zijn gemarkeerd met *

*

*

  1. Verantwoordelijk voor de gegevens: Miguel Ángel Gatón
  2. Doel van de gegevens: Controle SPAM, commentaarbeheer.
  3. Legitimatie: uw toestemming
  4. Mededeling van de gegevens: De gegevens worden niet aan derden meegedeeld, behalve op grond van wettelijke verplichting.
  5. Gegevensopslag: database gehost door Occentus Networks (EU)
  6. Rechten: u kunt uw gegevens op elk moment beperken, herstellen en verwijderen.