בינה מלאכותית (AI) יכולה לסייע בזיהוי מולקולות שיכולות לשמש תרופות חדשות להפרעות בריאות הנפש. ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לחזות את המבנים התלת מימדיים של קולטנים חשובים ובכך להאיץ את הפיתוח של תרופות פוטנציאליות. זו התוצאה של מחקר חדש מאוניברסיטת אופסלה שפורסם ב התקדמות המדע.
בפיתוח תרופות, שיטות ניסוי משמשות לעתים קרובות כדי לקבוע את המבנים התלת מימדיים של חלבוני המטרה ולהבין כיצד מולקולות נקשרות אליהם. מידע זה נחוץ כדי לעצב מולקולות תרופות ביעילות. עם זאת, התהליך לקביעת מבנים יכול להיות תובעני, כלומר לא תמיד ניתן להשתמש באסטרטגיה זו.
הודות לפיתוח שיטות בינה מלאכותית, כעת ניתן לחזות את מבני החלבונים בדיוק גבוה יותר מבעבר.
במחקר, חוקרים מאוניברסיטת אופסלה השתמשו בבינה מלאכותית כדי ליצור מודל של המבנה התלת מימדי הלא ידוע של קולטן. במקרה זה הקולטן TAAR1, שהוא חלבון מטרה מעניין לפיתוח תרופות להפרעות בריאות הנפש. מולקולות תרופות שמפעילות את TAAR1 הראו תוצאות מבטיחות בטיפול בסכיזופרניה ודיכאון.
באמצעות מחשבי-על, החוקרים חיפשו ספריות כימיות המכילות מיליוני מולקולות כדי למצוא את אלו המתאימות ביותר למודל. מולקולות שנחזו להיקשר לקולטן נבדקו לאחר מכן בניסויים על ידי עמיתים למחקר במכון קרולינסקה. מספר רב באופן בלתי צפוי מהמולקולות הפעילו את TAAR1, ואחת המולקולות העוצמתיות ביותר הראתה גם השפעות מבטיחות בניסויים בבעלי חיים.
במהלך השלב האחרון של המחקר, מבנים ניסויים עבור TAAR1 הפכו לפתע זמינים והחוקרים הצליחו להשוות אותם עם מודלים של AI.
"הדיוק של המבנים שנוצרו עם בינה מלאכותית היה מדהים – לא האמנתי. התוצאות גם מראות שמודלים עם בינה מלאכותית טובים משמעותית משיטות מסורתיות. כעת נוכל להשתמש באותה אסטרטגיה עבור קולטנים שבעבר יכולנו רק לחלום עליה עובד עם", מסביר ינס קרלסון, שהוביל את החלק של אוניברסיטת אופסלה במחקר.
