Modelul generativ SyntheMol-RL, descris în revista Molecular Systems Biology, ar putea accelera descoperirea de medicamente și ar putea contribui la lupta împotriva rezistenței la antibiotice.
Algoritmul folosește învățarea prin recompensă pentru a proiecta rapid candidați de medicamente pe bază de molecule mici, ușor de sintetizat, dintr-un spațiu chimic masiv de 46 de miliarde de compuși.
A creat un compus pe care cercetătorii l-au numit synthecin, care a fost eficient împotriva infecției cu MRSA la nivelul rănilor la șoareci, demonstrându-și utilitatea în descoperirea de medicamente pentru lumea reală.
„Am folosit modelul nostru pentru a proiecta noi antibiotice, dar este capabil de mult mai mult,” a declarat cercetătorul Jon Stokes, doctor în științe, de la Universitatea McMaster.
„L-am construit să fie agnostic față de boală, ceea ce înseamnă că ar putea la fel de ușor genera noi candidați de medicamente pentru diabet, cancer sau alte indicații.”
Răspândirea rapidă a rezistenței la antibiotice reprezintă o provocare critică pentru medicina modernă. În 2019, aproape cinci milioane de decese au fost asociate cu bacterii rezistente la medicamente, iar acest număr este de așteptat să se dubleze până în 2050 dacă apariția rezistenței antimicrobiene continuă să depășească crearea de noi antibiotice.
Stokes și echipa sa au examinat dacă SyntheMol-RL ar putea identifica potențiali antibiotici pentru MRSA, o infecție listată de Organizația Mondială a Sănătății ca o prioritate mare pentru noi antibiotice.
El înlocuiește SyntheMol, o versiune anterioară care nu a fost la fel de eficientă pentru explorarea spațiului chimic și nu a putut optimiza mai mult de o proprietate moleculară, ceea ce este o necesitate în descoperirea de medicamente pentru lumea reală.
Modelul de a doua generație folosește învățarea prin recompensă, ceea ce îi permite să exploreze rapid spații chimice combinatoriale masive cu zeci de miliarde de molecule pentru compuși promițători, ușor de sintetizat.
Cercetătorii au folosit SyntheMol-RL pentru a identifica compuși care posedau simultan multiple proprietăți asemănătoare medicamentelor, precum activitate antibacteriană împotriva MRSA și solubilitate acvatică.
Apoi, au sintetizat și au testat experimental 79 de compuși proiectați de cele două variante ale SyntheMol-RL și au identificat două și 11 compuși puternici, respectiv.
Unul dintre acești compuși, pe care l-au numit synthecin, a fost capabil să oprească complet creșterea MRSA într-un model de infecție a rănii la șoareci.
„Aceste rezultate demonstrează că SyntheMol-RL este un cadru eficient și flexibil pentru aplicațiile de proiectare de medicamente,” au menținut autorii.
Ei au adăugat: „SyntheMol-RL este compatibil cu orice predictor de proprietăți și spațiu chimic combinatorial, putând fi extins cu ușurință la o mare varietate de probleme de descoperire de medicamente și design molecular.”
Sursa articol https://insideprecisionmedicine.com
Senior Editor RevistaSanatatii.ro. Pasionat de lifespan, fan David Sinclair.
