大自然擁有大量的藥用物質(zhì)。蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)教授 Gisbert Schneider 說(shuō)：“如今，超過(guò) 50% 的藥物都受到大自然的啟發(fā)。”盡管如此，他堅(jiān)信我們只挖掘了天然產(chǎn)品潛力的一小部分。他與他的團(tuán)隊(duì)一起成功地展示了如何有針對(duì)性地使用人工智能 (AI) 方法來(lái)尋找天然產(chǎn)物的新藥物應(yīng)用。此外，人工智能方法能夠幫助找到具有相同效果但更容易且因此制造成本更低的這些化合物的替代品。
天然物質(zhì)的靶分子是潛在的藥物靶點(diǎn)
因此，ETH 研究人員正在為一項(xiàng)重要的醫(yī)學(xué)進(jìn)步鋪平道路：我們目前總共只有大約 4,000 種基本不同的藥物。相比之下，人類(lèi)蛋白質(zhì)的數(shù)量估計(jì)高達(dá) 400,000，每一種都可能是藥物的目標(biāo)。施耐德在尋找新藥劑時(shí)專(zhuān)注于自然是有充分理由的。“根據(jù)定義，大多數(shù)天然產(chǎn)品都是通過(guò)進(jìn)化機(jī)制選擇的潛在活性成分，”他說(shuō)。
科學(xué)家過(guò)去常常在搜索新藥時(shí)收集天然產(chǎn)物，而施耐德和他的團(tuán)隊(duì)改變了劇本：首先，他們尋找天然產(chǎn)物的可能目標(biāo)分子，通常是蛋白質(zhì)，以識(shí)別藥理學(xué)相關(guān)的化合物。“與傳統(tǒng)篩選相比，使用這種方法找到具有醫(yī)學(xué)意義的活性成分和目標(biāo)蛋白對(duì)的機(jī)會(huì)要大得多，”施耐德說(shuō)。
用細(xì)菌分子測(cè)試
ETH 化學(xué)家用 marinopyrrole A 測(cè)試了他們的概念，這是一種已知具有抗生素、抗炎和抗癌特性的細(xì)菌分子。然而，關(guān)于天然物質(zhì)與人體中的哪些蛋白質(zhì)相互作用以產(chǎn)生這些效果的研究很有限。
為了找到 marinopyrrole A 的可能目標(biāo)蛋白，研究人員使用了他們自己開(kāi)發(fā)的算法。該算法采用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，將 marinopyrrole A 的藥理學(xué)上有趣的部分與已知藥物的相應(yīng)模式進(jìn)行比較，這些藥物結(jié)合的目標(biāo)蛋白是已知的。根據(jù)模式匹配，研究人員能夠識(shí)別出細(xì)菌分子可以結(jié)合的八種人類(lèi)受體和酶。這些受體和酶參與炎癥和疼痛過(guò)程以及免疫系統(tǒng)等。
實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)證實(shí)，marinopyrrole A 實(shí)際上確實(shí)與大多數(shù)預(yù)測(cè)的蛋白質(zhì)產(chǎn)生了可測(cè)量的相互作用。“我們的 AI 方法能夠以通常超過(guò) 50% 的可靠性縮小天然產(chǎn)物的蛋白質(zhì)目標(biāo)，這簡(jiǎn)化了對(duì)新藥物活性劑的搜索，”施耐德說(shuō)。
標(biāo)簽： 新藥
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