ปัญญาประดิษฐ์มาสู่การออกแบบยาใหม่

จนถึงทุกวันนี้พูดคุยเกี่ยวกับ ปัญญาประดิษฐ์ คือการทำโดยไม่ต้องสงสัยในหัวข้อที่เกิดขึ้นซ้ำซากที่สุดในโลกของการออกแบบซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ไม่ใช่เรื่องไร้สาระในมหาวิทยาลัยและศูนย์วิจัยและพัฒนาทุกแห่งมีผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานในเรื่องนี้ไม่ต้องพูดถึงเราคือ เมื่อพูดถึงวันนี้อาจเป็นหนึ่งในงานที่จ่ายเงินสูงที่สุดในโลกของคอมพิวเตอร์

นอกเหนือจากทั้งหมดนี้ความจริงก็คือเรื่องของปัญญาประดิษฐ์ที่ถูกกำหนดขึ้นทีละเล็กทีละน้อยในทุกภาคส่วนที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณอินเทอร์เน็ตของสิ่งของหรือเครือข่ายโซเชียลเพื่อกล่าวถึงบางส่วนที่ดูเหมือนว่าผู้ใช้ทุกคนแม้ว่า บางครั้งโดยไม่รู้ตัวก็ใช้แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ประเภทนี้ ณ จุดนี้ควรสังเกตว่าไม่เพียง แต่ในภาคส่วนเหล่านี้เท่านั้นที่มีการบังคับใช้ปัญญาประดิษฐ์ แต่ ความก้าวหน้าในด้านวิทยาศาสตร์อื่น ๆ ทีละเล็กทีละน้อย เช่นในกรณีนี้ไฟล์ การพัฒนายาใหม่.

ทีมงานจาก MIT ประสบความสำเร็จในการออกแบบซอฟต์แวร์ที่สามารถสร้างยาใหม่ ๆ

ปัญหาหลักอย่างหนึ่งที่ภาคเภสัชกรรมต้องเผชิญคือการพัฒนาโมเลกุลใหม่ยังคงมีความจำเป็นสิ่งที่จำเป็นในการสร้างยาใหม่ ดำเนินการด้วยตนเอง. กระบวนการที่อยากรู้อยากเห็นเหมือนกันทั้งในการสร้างยาใหม่และวิวัฒนาการของยาที่มีอยู่เพื่อปรับปรุงคุณสมบัติ

โดยทั่วไปและไม่ต้องลงรายละเอียดมากเกินไปสิ่งที่นักเคมีทำในกระบวนการประเภทนี้คือการเลือกโมเลกุลที่มีศักยภาพเป็นที่รู้กันว่าสามารถต่อสู้กับโรคที่เฉพาะเจาะจงได้ ชุดของการปรับเปลี่ยนด้วยตนเองจะดำเนินการกับโมเลกุลที่เลือกไว้แล้วนี้เพื่อเพิ่มผลกระทบ น่าเสียใจ งานนี้มักใช้เวลานักเคมีที่เกี่ยวข้องเป็นเวลานาน หลังจากงานทั้งหมดนี้ไม่ได้รับผลลัพธ์ที่คาดหวัง

ซอฟต์แวร์นี้ช่วยประหยัดงานได้มากสำหรับนักเคมีที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนายาตัวใหม่

อย่างที่คุณเห็นจนถึงตอนนี้งานของนักเคมีในการออกแบบยาตัวใหม่เป็นงานที่น่าหงุดหงิดอย่างน้อยก็จนถึงตอนนี้ ฉันพูดแบบนี้ตั้งแต่ห้องปฏิบัติการวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ในการทำงานร่วมกับภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้าและวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ซึ่งทั้งสองเป็นของ สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) มีการจัดการเพื่อออกแบบซอฟต์แวร์ที่สามารถทำให้กระบวนการออกแบบยาเป็นไปโดยอัตโนมัติผ่านการใช้ระบบการเรียนรู้อัตโนมัติ

ในระหว่างการทดสอบครั้งแรกกับซอฟต์แวร์ใหม่นี้มีความสามารถ เลือกโมเลกุล ที่มีศักยภาพในการต่อสู้กับโรคบางชนิดตามคุณสมบัติที่ต้องการของยาสำหรับ ปรับเปลี่ยนโครงสร้างโมเลกุล เหมือนกันเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุดที่เป็นไปได้ในขณะที่ยังคงถูกต้องทางเคมี

ในคำพูดของ ร็อบ แมทเทสันแพทย์ MIT:

โดยพื้นฐานแล้วแบบจำลองจะใช้ข้อมูลจากโครงสร้างโมเลกุลที่ป้อนเข้าและสร้างกราฟโมเลกุลโดยตรง: การแสดงรายละเอียดของโครงสร้างโมเลกุลโดยมีโหนดที่เป็นตัวแทนของอะตอมและขอบที่เป็นตัวแทนของพันธะ คุณแยกกราฟเหล่านั้นออกเป็นกลุ่มย่อย ๆ ของกลุ่มการทำงานที่ถูกต้องซึ่งคุณใช้เป็น 'หน่วยการสร้าง' ที่ช่วยให้คุณสร้างใหม่ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นและปรับเปลี่ยนโมเลกุลได้ดีขึ้น

ยังมีเวลาอีกหลายเดือนเพื่อให้ซอฟต์แวร์ทำงานได้โดยไม่มีปัญหา

ส่วนลบของโครงการนี้คือมันเป็นเพียงงานที่ยังมีการพัฒนาอีกมากรออยู่ข้างหน้า ถึงกระนั้นมันก็น่าทึ่งเป็นอย่างยิ่งที่ซอฟต์แวร์ใหม่นี้ให้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพมากกว่าระบบอื่น ๆ ที่ออกแบบมาเพื่อทำให้กระบวนการออกแบบยาเป็นไปโดยอัตโนมัติเนื่องจากโมเลกุลทั้งหมดที่สร้างขึ้นระหว่างการทดสอบนั้นถูกต้องในขณะที่รุ่นอื่น ๆ ที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง มีอัตราความถูกต้อง 43%.

ในคำพูดของ เห้งเจียนักศึกษาปริญญาเอกจากห้องปฏิบัติการวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ของ MIT:

แรงจูงใจที่อยู่เบื้องหลังสิ่งนี้คือการแทนที่กระบวนการปรับเปลี่ยนของมนุษย์ที่ไม่มีประสิทธิภาพในการออกแบบโมเลกุลด้วยการวนซ้ำอัตโนมัติและรับรองความถูกต้องของโมเลกุลที่เราสร้างขึ้น