Un approccio di intelligenza artificiale creato presso la University of North Carolina a Chapel Hill Eshelman School of Pharmacy può insegnare a progettare nuove molecole di farmaci da zero e ha il potenziale per accelerare drasticamente la progettazione di nuovi farmaci.
Il sistema si chiama Reinforcement Learning for Structural Evolution, noto come ReLeaSE, ed è un algoritmo e un programma per computer che comprende due reti neurali che possono essere pensate come un insegnante e uno studente. L’insegnante conosce la sintassi e le regole linguistiche alla base del vocabolario delle strutture chimiche per circa 1,7 milioni di molecole biologicamente attive conosciute. Lavorando con l’insegnante, lo studente impara nel tempo e diventa migliore nel proporre molecole che potrebbero essere utili come nuove medicine.
Alexander Tropsha , Olexandr Isayev e Mariya Popova, tutti della UNC Eshelman School of Pharmacy, sono i creatori di ReLeaSE. L’università ha richiesto un brevetto per la tecnologia, e il team ha pubblicato uno studio di proof-of-concept sulla rivista Science Advances la scorsa settimana (DOI: 10.1126 / sciadv.aap7885).
“Se confrontiamo questo processo con l’apprendimento di una lingua, dopo che lo studente apprende l’alfabeto molecolare e le regole della lingua, si possono creare nuove ‘parole’ o molecole”, ha detto Tropsha. “Se la nuova molecola è realistica e ha l’effetto desiderato, l’insegnante approva, altrimenti l’insegnante disapprova, costringendo lo studente a evitare le molecole cattive e crearne di buone”.
ReLeaSE è una potente innovazione per lo screening virtuale, il metodo computazionale largamente utilizzato dall’industria farmaceutica per identificare farmaci validi. Lo screening virtuale consente agli scienziati di valutare le grandi librerie chimiche esistenti, ma il metodo funziona solo per le sostanze chimiche conosciute. ReLeASE ha la capacità unica di creare e valutare nuove molecole.
“Uno scienziato che utilizza lo screening virtuale è come un cliente che ordina in un ristorante: ciò che può essere ordinato è solitamente limitato dal menu”, ha affermato Isayev. “Vogliamo dare agli scienziati un negozio di alimentari e uno chef personale in grado di creare qualsiasi piatto che vogliono”.
“La capacità dell’algoritmo di progettare entità chimiche nuove, e quindi immediatamente brevettabili, con attività biologiche specifiche e profili di sicurezza ottimali dovrebbe essere molto allettante per un settore che è costantemente alla ricerca di nuovi approcci per abbreviare il tempo necessario per portare un nuovo farmaco alle sperimentazioni cliniche “, ha detto Tropsha.
