מחקר שפורסם ב טבע ביוטכנולוגיה חושף שימוש חדש חזק למודיעין מלאכותי: תכנון מולקולות קטנות, דמויי תרופות שיכולות לדבוק ולפרק חלבונים מזיקים בגוף – גם כשמדענים לא יודעים איך נראים החלבונים האלה. פריצת הדרך עלולה להוביל לטיפולים חדשים למחלות שהתנגדו מזמן להתפתחות תרופתית מסורתית, כולל סרטן מסוים, הפרעות מוח וזיהומים נגיפיים.
המחקר פורסם ב- 13 באוגוסט 2025 על ידי צוות רב-מוסדי של חוקרים מאוניברסיטת מקמאסטר, אוניברסיטת דיוק ואוניברסיטת קורנל. כלי ה- AI, המכונה PEPMLM, מבוסס על אלגוריתם שנבנה במקור להבנת שפה אנושית ומשמש בצ'אט בוטים, אך הוכשר להבין את "שפת" החלבונים.
בשנת 2024 הוענק פרס נובל לכימיה לחוקרים ב- Google Deepmind על פיתוח Alphafold, מערכת AI המנבאת את מבנה התלת מימד של חלבונים – התקדמות משמעותית בגילוי התרופות. אולם אין חלבונים רבים הקשורים למחלות, כולל אלה המעורבים בסרטן ובתנאי עצבים, אין מבנים יציבים. זה המקום בו PEPMLM נוקט בגישה אחרת – במקום להסתמך על מבנה, הכלי משתמש רק ברצף החלבון כדי לתכנן תרופות לפפטיד. זה מאפשר למקד למגוון רחב בהרבה של חלבוני מחלות, כולל אלה שנחשבו בעבר "בלתי ניתנים להערכה".
"רוב הכלים לעיצוב התרופות מסתמכים על הכרת המבנה התלת -ממדי של חלבון, אך לרבים ממטרות המחלה החשובות ביותר אין מבנים יציבים", אמר פראנאם צ'טרג'י, מחבר הבכיר של המחקר שהוביל את העבודה בדוכס וכעת הוא חבר סגל באוניברסיטת פנסילבניה. "PEPMLM משנה את המשחק על ידי תכנון קלסרי פפטיד באמצעות רצף חומצות האמינו של החלבון רק", אמר צ'טרג'י.
בבדיקות מעבדה הצוות הראה כי PEPMLM יכול לתכנן פפטידים-שרשראות קצרות של חומצות אמינו-הדבקות בחלבונים הקשורים למחלות, ובמקרים מסוימים עוזרים להשמיד אותם. אלה כללו חלבונים המעורבים בסרטן, הפרעות רבייה, מחלת הנטינגטון ואפילו זיהומים נגיפיים חיים.
זהו אחד הכלים הראשונים שיכולים לתכנן סוגים מסוג זה של מולקולות ישירות מרצף החלבון. זה פותח את הדלת לדרכים מהירות ויעילות יותר לפיתוח טיפולים חדשים. "
Pranam Chatterjee, מחבר הבכיר של המחקר
המחקר כלל תרומות מרכזיות מאוניברסיטת מקמאסטר, שם הובילה כריסטינה פנג, סטודנטית לתואר שלישי במעבדה הטרואנטית, את הניסויים במחלות הנטינגטון.
"מרגש לראות כיצד הפפטידים המעוצבים ב- AI יכולים למעשה לעבוד בתוך תאים כדי לפרק חלבונים רעילים", אמר פנג. "זו יכולה להיות גישה חדשה עוצמתית למחלות כמו של הנטינגטון, שם התרופות המסורתיות לא היו יעילות."
חלקים אחרים של המחקר בוצעו בקורנל, שם המעבדות של מתיו דליסה והקטור אגילאר בנו ובדקו את הפפטידים על חלבונים ויראליים, ובדוכס, שם הצוות של צ'טרג'י פיתח את מודל ה- AI וניהל ניסויים באימות מוקדם. המחקר כלל גם תרומות של ריי טרואנט במקמאסטר.
טרואנט, פרופסור במחלקה למדעי הביוכימיה והביו -רפואה והביו -רפואה, אמר כי "עבודה זו מראה כעת שאנחנו יכולים לקשור כל חלבון לכל חלבון אחר." "אנו יכולים להשפיל חלבונים מזיקים, לייצב אלה מועילים או לשלוט כיצד משתנים חלבונים – תלוי במטרה הטיפולית."
הצוות כבר עובד על אלגוריתמי AI מהדור הבא, כמו פפטון ו- MOG-DFM, כדי לשפר את אופן התנהלותם של הפפטידים הללו בגוף-מה שהופך אותם ליציבים יותר, ממוקדים יותר וקלים יותר לספק.
צ'טרג'י אמר כי "המטרה הסופית שלנו היא פלטפורמה טיפולית פפטיד-תכנתית-תכנתית-כזו שמתחילה ברצף ומסתיימת בתרופה בעולם האמיתי.
המחקר נתמך על ידי קרן CHDI, קרן וואלאס ה. קולטר, קרן הרטוול, המכונים הלאומיים לבריאות וקרן קרמביל בטורונטו, בין היתר. Chatterjee והסופר הראשון טיאנלאי צ'ן הם מפעלים משותפים בבקשות הפטנטים בארה"ב הקשורות ל- PEPMLM. ל- Chatterjee ולמחבר המשותף דליסה יש אינטרסים כספיים ב- Ubiquitx, Inc., חברת ביוטק המפתחת טיפולים מבוססי חלבון לתכנות.
