Hitro iskanje novih zdravil s pomočjo umetne inteligence

Razvoj novega zdravila je danes izjemno dolgotrajen in drag proces, ki zahteva ogromno časa in denarja. Znanstveniki morajo namreč pregledati na milijone kemijskih spojin, da bi našli tiste prave, ki lahko učinkovito delujejo proti določenim boleznim. Ta začetna faza, imenovana virtualno presejanje, je v preteklosti trajala mesece ali celo leta, saj so običajni računalniki potrebovali ogromno časa za simulacijo zapletenih biokemičnih interakcij med molekulami.

Nedavno pa je prišlo do zgodovinskega preboja. Na Kitajskem so namreč predstavili napredno platformo, ki temelji na umetni inteligenci in izjemni moči domačih superračunalnikov. Ta inovativni sistem omogoča analizo obsežnih knjižnic kemijskih spojin v pičlih nekaj sekundah. Namesto dolgotrajnega in zapletenega simuliranja, nova tehnologija pretvori kompleksne procese v matematične vektorje. Iskanje prave spojine tako postane podobno izjemno hitremu semantičnemu iskanju podatkov, kar dramatično pospeši celoten postopek.

Tehnologija deluje na strojni opremi, ki vključuje zmogljive procesorje s 128 jedri in po 8 grafičnih procesorjev na posamezno računsko vozlišče. S tem sistemom lahko znanstveniki vsak dan pregledajo nepredstavljivo število kombinacij. V svojem prvem projektu na ravni celotnega človeškega genoma so raziskovalci analizirali približno 10.000 beljakovinskih tarč ter več kot 500 milijonov majhnih molekul. Rezultat tega obsežnega dela je odkritje več kot dveh milijonov potencialno aktivnih molekul, kar predstavlja največjo tovrstno bazo podatkov na svetu.

Ta ogromna zbirka podatkov je sedaj brezplačno na voljo svetovni znanstveni skupnosti, kar bo pomagalo raziskovalcem povsod po svetu. Nova metoda se je že izkazala za izjemno uspešno v laboratorijskih testih, saj dosega bistveno višjo stopnjo natančnosti pri napovedovanju uspešnosti spojin v primerjavi s starejšimi pristopi. To odpira popolnoma nova vrata za hitrejše odkrivanje zdravil proti raku, nalezljivim boleznim in redkim obolenjem, hkrati pa močno znižuje vstopni prag za inovacije v celotni farmacevtski industriji.