Search
פיתוחים חדשים ב-evosep להפיכת פרוטאומיקה קלינית לחזקה פי 100 ומהירה פי 10

Optibrium מדגים אופטימיזציה מואצת של לידים בפיתוח אגרוכימי מורכב

Optibrium, מפתחת מובילה של תוכנה ופתרונות בינה מלאכותית לעיצוב מולקולרי הודיעה היום על פרסום מחקר שנערך בביקורת עמיתים ב-Journal of Computer-Aided Molecular Design, 'From UK-2A to florylpicoxamid: למידה פעילה לזיהוי חיקוי של טבע מקרוציקלי. מוצר'. המאמר מדגים את היישום המוצלח של שיטת QuanSA (Quantitative Surface-field Analysis), חלק מפלטפורמת BioPharmics של Optibrium לתכנון מולקולרי תלת מימדי, כדי להאיץ את אופטימיזציית ההובלה של מוצר טבעי מורכב מקרוציקלי במהלך פיתוח אגרוכימי. על ידי הפחתה משמעותית של מספר השלבים הסינתטיים הנדרשים במהלך האופטימיזציה, המחקר תומך בכדאיות המסחרית של תרכובות מקרוציקליות מורכבות.

שיטת ה-QuanSA של Optibrium משתמשת בגישת למידה אקטיבית המשלבת שני סוגים של בחירה מולקולרית – הראשון מזהה תרכובות שנחזו להיות הפעילות ביותר, והשני מזהה תרכובות שצפויות להיות הכי אינפורמטיביות לאופטימיזציה של לידים. לשיטה יש יישומים רחבים באופטימיזציה של עופרת כאשר יש צורך בהחלפת פיגומים, מפיתוח אגרוכימי לעיצוב וגילוי של מולקולות קטנות וליגנדים מאקרוציקליים. במחקר יחד עם חברת חקלאות מובילה, Optibrium חקרה כיצד גישה זו יכולה לספק מסלול יעיל יותר למציאת כימיקלים חקלאיים חדשים (למשל, להגנת הצומח) על ידי הפחתת מספר התרכובות הדורשות סינתזה.

Florylpicoxamid (FPX) הוא חיקוי של מוצר טבעי מאקרוציקלי, UK-2A, שזוהה במקור באמצעות שיטת פירוק צעד שדרשה אלפי אנלוגים סינתטיים לצד בַּמַבחֵנָה ו בפלנטה מבחני. באמצעות שיטת QuanSA, הצורה המטבולית המחייבת של FPX זוהתה בהצלחה בתוך חמישה סבבים של בחירת תרכובות וחידוד מודל, תוך הפחתת המספר הכולל של אנלוגים סינתטיים הנדרשים בפקטור של עשרה.

חיזוי זיקה מבוסס ליגנד בלבד הוא מאתגר, כאשר נוכחותם של מאקרו-מחזורים מרכיבים את המורכבות. אנו נרגשים להראות כיצד למידת מכונה יכולה לבנות מודלים בעלי משמעות פיזית לאופטימיזציה של לידים וכיצד ניתן ליישם את שיטת QuanSA של Optibrium, באמצעות אסטרטגיית למידה אקטיבית, לעיצוב מולקולרי בעולם האמיתי".

אן קליב, סמנכ"לית מדעי היישום, Optibrium

אן ממשיכה: "מוצרים טבעיים מאקרוציקליים מראים הבטחה רבה כתרופות ובהגנה על גידולים, אבל המורכבות שלהם מקשה על סינתזה ויישום בקנה מידה גדול. מחקר זה מוכיח שאנו יכולים לפשט מאוד את אופטימיזציית ההובלה של מולקולות מורכבות לא רק לגילוי תרופות אלא כדי להניע פיתוח אגרוכימי חדש".

דילוג לתוכן