KI und Quantenmechanik arbeiten zusammen, um die Entdeckung von Arzneimitteln zu beschleunigen

Die Entdeckung von Medikamenten ähnelt dem Lösen eines Puzzles. Die chemischen Verbindungen hinter den Arzneimittelmolekülen müssen so geformt werden, dass sie zu den Proteinen in unserem Körper passen, um therapeutische Wirkungen zu erzielen. Aufgrund dieser Anforderungen an eine sorgfältige Passform ist die Entwicklung neuer Medikamente äußerst komplex und zeitaufwändig.

Um den Puzzle-Anpassungsprozess zu beschleunigen, haben Forscher der SMU SmartCADD entwickelt. Dieses virtuelle Open-Source-Tool kombiniert künstliche Intelligenz, Quantenmechanik und CADD-Techniken (Computer Assisted Drug Design), um das Screening chemischer Verbindungen zu beschleunigen und den Zeitaufwand für die Arzneimittelentwicklung erheblich zu verkürzen. In einer aktuellen Studie veröffentlicht im Zeitschrift für chemische Information und Modellierungzeigten Forscher die Fähigkeit von SmartCADD, vielversprechende HIV-Medikamentenkandidaten zu identifizieren.

Dieses neue Tool entstand aus einer interdisziplinären Zusammenarbeit zwischen der Chemieabteilung der SMU am Dedman College of Humanities and Sciences und der Informatikabteilung der Lyle School of Engineering.

„Es besteht die Dringlichkeit, neue Medikamentenklassen wie Antibiotika, Krebsbehandlungen, antivirale Medikamente und mehr zu entdecken“, sagte Elfi Kraka, Leiterin der Computational And Theoretical Chemistry Group (CATCO) an der SMU. „Trotz der schnellen Einführung von KI in vielen Bereichen gab es bei ihrem Einsatz in der wissenschaftlichen Forschung Vorbehalte, vor allem wegen ihrer Undurchsichtigkeit und der Qualität der für das Training verwendeten Daten. SmartCADD geht auf diese Bedenken ein und kann Milliarden chemischer Verbindungen an einem Tag durchsuchen.“ , was den Zeitaufwand für die Identifizierung vielversprechender Medikamentenkandidaten erheblich verkürzt.“

So funktioniert SmartCADD

SmartCADD kombiniert Deep-Learning-Modelle, Filterprozesse und erklärbare KI, um Datenbanken chemischer Verbindungen zu durchsuchen, die zur Lokalisierung von Arzneimittelspuren verwendet werden. Das Tool besteht aus zwei Hauptkomponenten: der Pipeline-Schnittstelle von SmartCADD, die Daten sammelt und Filter ausführt, und der Filterschnittstelle, die dem System mitteilt, wie jeder Filter funktionieren soll. Diese eingebauten Filter helfen bei verschiedenen Phasen der Prüfung chemischer Verbindungen. Sie können helfen, vorherzusagen, wie sich ein Medikament im Körper verhält, mithilfe von 2D- und 3D-Parametern zu modellieren, wie die Medikamentenstrukturen aussehen werden, und ein KI-Modell zu verwenden, das seine Entscheidungen erklärt.

Forscher demonstrierten die SmartCADD-Plattform anhand von drei verschiedenen Fallstudien zu Medikamenten zur Behandlung von HIV und stellten fest, dass mehrere Proteine, die im Virus vorkommen, als vielversprechende Angriffspunkte gelten. SmartCADD nutzte Daten aus der MoleculeNet-Bibliothek, um eine Datenbank mit 800 Millionen chemischen Verbindungen zu erstellen und zu durchsuchen, und stellte fest, dass 10 Millionen als HIV-Medikamente wirken könnten. Anschließend wurden mithilfe von Filtern Verbindungen gefunden, die am besten zu bereits zugelassenen HIV-Medikamenten passten.

Während sich die Forscher für die Studie auf HIV-Ziele konzentrierten, betonten sie, dass SmartCADD vielseitig einsetzbar ist und auf andere Arzneimittelforschungspipelines angewendet werden kann.

„Dies ist eine benutzerfreundliche virtuelle Screening-Plattform, die Forschern ein hochintegriertes und flexibles Framework für den Aufbau von Arzneimittelforschungspipelines bietet“, sagte Corey Clark, Assistenzprofessor für Informatik an der Lyle School of Engineering und stellvertretender Forschungsdirektor an der SMU Guildhall . „Wir werden die Arbeit weiter vorantreiben, um die Fähigkeiten im Bereich Chemie und maschinelles Lernen noch weiter auszubauen. Das Projekt und seine Möglichkeiten sind wirklich spannend, und ich weiß, dass die nächste Phase ein noch größerer Fortschritt sein wird als die letzte.“

Zusammenarbeit macht SmartCADD möglich

Das Papier unterstreicht auch die Stärke der interdisziplinären Zusammenarbeit an der SMU. Zu den Autoren zählen neben Kraka und Clark auch der Chemie-Postdoktorand Ayesh Madushanka und der Informatik-Doktorand Eli Laird.

„Bereiche wie die Arzneimittelforschung erfordern gemeinsame Anstrengungen, um wirklich erfolgreich zu sein“, sagte Madushanka. „Ich bin sicher, wenn nur die Chemieabteilung daran gearbeitet hätte, wäre das Endprodukt nicht dasselbe geworden. Die interdisziplinäre Zusammenarbeit bringt neue Perspektiven auf die gleiche Idee und hilft, sie zu verfeinern und zu verbessern.“

Laird fügt hinzu: „Interdisziplinäre Forschung ist absolut notwendig, um große Forschungsfortschritte zu erzielen, die sich tatsächlich auf die reale Welt auswirken. Dies ist ein Hauptschwerpunkt der SMU und ein Hauptgrund, warum ich hier meinen Doktortitel machen wollte. Wirkungsvolle Forschung kann in nicht stattfinden.“ Das Vakuum eines einzelnen Fachgebiets muss breit gefächert sein, um Ideen hervorzubringen, die sich in echte Innovationen verwandeln, und dort möchte ich meine Forschung positionieren.