Onderzoekers hebben een nieuwe, op AI gebaseerde eiwitvoorspellingstechniek gevonden die de geneesmiddelenontwikkelingsindustrie volledig zou kunnen veranderen. Met behulp van de mogelijkheden van AlphaFold 2 voorspelt deze nieuwe aanpak – gecreëerd door promovendus Gabriel Monteiro da Silva van Brown University – snel een reeks eiwitstructuren. Door de ingewikkelde dynamiek van eiwitstructuren te begrijpen en nieuwe wegen voor therapeutische interventie te creëren, heeft deze aanpak het potentieel om een revolutie in de sector teweeg te brengen.
Bevordering van op AI gebaseerd begrip van de eiwitdynamiek
Het belangrijkste onderdeel van deze nieuwe aanpak is het vermogen om op betrouwbare wijze de relatieve populaties van eiwitconformaties te voorspellen, voorbij de beperkingen van traditionele statische modellering. Eiwitdynamiek is een studieonderwerp dat Monteiro da Silva en collega's wetenschappelijk hebben ontwikkeld door het gebruik van AlphaFold 2, dat bekend staat om zijn nauwkeurigheid bij het voorspellen van eiwitstructuren.
Dit werk biedt onderzoekers een uitgebreid inzicht in de eiwitactiviteit in de loop van de tijd, wat belangrijke gevolgen heeft voor de ontwikkeling van medicijnen.
Validatie en implicaties
De onderzoekers vergeleken hun experimentele gegevens om validatie voor hun voorspellingsmethode te krijgen. De aannames die ze maakten werden ondersteund door experimenten met nucleaire magnetische resonantie. Ze demonstreerden de effectiviteit van hun AI-gestuurde aanpak en bereikten een uitstekende nauwkeurigheid van 80%. Deze validatie benadrukt de geloofwaardigheid van de technologie en het potentieel ervan om de ontwikkeling van geneesmiddelen te versnellen. Deze resultaten laten zien hoe de aanpak zowel wetenschappelijk onderzoek als toepassingen in de praktijk kan bevorderen.
Bovendien is deze strategie veel efficiënter en kosteneffectiever dan de huidige computertechnieken, die berucht zijn omdat ze veel middelen vereisen. Monteiro da Silva benadrukt hoe duur en tijdrovend oude methoden kunnen zijn, en benadrukt hoe dringend het is om schaalbare alternatieven te vinden. Deze aanpak belooft het wetenschappelijk onderzoek vooruit te helpen door de high-throughput analyse te versnellen, vooral als het gaat om het begrijpen van de ingewikkelde dynamiek van eiwitten in ziektesituaties.
We staan op het punt een nieuw hoofdstuk te beginnen in de geschiedenis van de ontwikkeling van geneesmiddelen, dat gekenmerkt zal worden door enorme snelheid en nauwkeurigheid dankzij de komst van een AI-aangedreven eiwitvoorspellingsinstrument. Onderzoekers speculeren momenteel over hoe deze nieuwe aanpak de ontwikkeling van farmaceutische en biologische geneesmiddelen zou kunnen beïnvloeden. Hoewel de opwinding over deze ontwikkelingen toeneemt, bestaat er een reëel gevoel van wachten op aanvullend onderzoek dat zou kunnen resulteren in betere therapieën of misschien wel een geneesmiddel. Er zijn een heleboel opwindende mogelijkheden voor baanbrekende ontdekkingen die de levens van veel mensen zouden kunnen verbeteren terwijl we nog leven in deze geweldige tijd.
Bron: https://www.cryptopolitan.com/ai-based-proteïne-prediction-drug-discovery/