La tubería de descubrimiento de fármacos basada en IA genera nuevos compuestos de fármacos contra el coronavirus

Un nuevo estudio aprovecha una tubería establecida de descubrimiento de medicamentos basada en IA para producir estructuras moleculares como parte de la lucha cada vez más amplia contra el brote de 2019-nCoV. Los investigadores dicen que los resultados del estudio muestran la rentabilidad y la eficiencia en el tiempo del nuevo método para el desarrollo de nuevos compuestos farmacológicos y tratamientos contra la infección por coronavirus.

Los investigadores de Insilico Medicine publicaron en Investigate y ChemRxiv los inhibidores de la proteasa similares a 3C similares a los de COCID-2019, diseñados con métodos de aprendizaje profundo generativo y las moléculas mismas. La compañía de biotecnología comenzó a dedicar parte de su línea de química generativa al diseño de nuevos inhibidores similares a fármacos de 2019-nCoV el 28 de enero. Los investigadores señalan que “Ninguna de las moléculas se ha sintetizado o probado in vitro o in vivo. Estos no son medicamentos para el coronavirus 2019-nCov. Se alienta a los químicos medicinales expertos a revisar y comentar sobre las moléculas en el artículo y en el sitio web. "

La mayoría de los esfuerzos actuales contra el coronavirus están invirtiendo mucho en la reutilización de medicamentos clínicamente aprobados y la detección virtual de moléculas disponibles en bibliotecas químicas. Los investigadores han identificado uno de los objetivos clave de la proteína 2019-nCoV como la proteasa tipo 3C por la que se conoce la estructura cristalina. Si se puede desarrollar un medicamento que inhiba las proteasas conservadas, puede ser capaz de prevenir la replicación y la proliferación del virus. También podría reducir el riesgo de resistencia a los medicamentos mediada por la mutación, lo que le permite seguir siendo eficaz. Por ejemplo, en el caso del SARS-CoV, que también pertenece a la familia de los coronavirus, los inhibidores dirigidos a la proteasa principal fueron los medios más efectivos para aliviar la epidemia.

Dado que se conoce el objetivo de la proteasa para 2019-nCoV y su secuencia y estructura, los investigadores de Insilico solo aplicaron la tubería de la química generativa para generar posibles golpes similares a los medicamentos. Utilizaron la tubería generativa para tres tipos de datos de entrada: estructura cristalina, modelos de homología y ligando cocristalizado. Los enfoques de aprendizaje profundo generativo pueden extraer automáticamente información abstracta de alta dimensión de las estructuras moleculares sin diseño manual de características. Además, pueden aprender el mapeo no lineal entre las estructuras moleculares correspondientes a las propiedades biológicas y farmacológicas en consecuencia.

El equipo utilizó 28 modelos de aprendizaje automático para generar estructuras moleculares durante la fase generativa, y optimizó los modelos con aprendizaje de refuerzo aprovechando la función de recompensa. Implementaron una amplia variedad de enfoques de ML para explotar diversas representaciones moleculares: autoencoders generativos, redes adversas generativas, algoritmos genéticos, etc. Cada modelo optimizaba la función de recompensa para explotar grupos y generar nuevas moléculas con puntajes altos, y así después de cada lanzamiento de los investigadores de la tubería generativa seleccionarían las estructuras de más alto rango para el próximo análisis. Insilico está publicando activamente los nuevos compuestos que ha generado utilizando estos enfoques. La compañía dice que aunque está sintetizando, probando y optimizando algunas moléculas usando sus propios recursos, también está buscando colaboradores para ayudar con el proceso.

La difusión del 2019-nCoV está teniendo un profundo impacto económico y social global. La falta de estrategias antivirales efectivas para tratar la propagación y prevenir infecciones ha aumentado el riesgo de infección en las poblaciones. La semana pasada, MIT Technology Review nombró a las técnicas de Insilico para moléculas descubiertas por la IA como una de sus "10 tecnologías innovadoras 2020". Si las nuevas estructuras moleculares diseñadas por la IA pueden ayudar a liberar a la humanidad de la epidemia de 2019-nCoV, serán noticias de primera plana.

El papel Potencial COVID-2019 3C-like Protease Inhibitors diseñado usando enfoques de aprendizaje profundo generativo está en arXiv.

Periodista: Fangyu Cai | Editor: Michael Sarazen

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