Новый метод от ИТМО упростит разработку лекарств от аутоиммунных болезней

Фото из открытых источников

Петербургские исследователи совершили значительный прорыв в области поиска новых соединений для лечения аутоиммунных заболеваний. Как сообщает ТАСС, команда ученых из университета ИТМО разработала инновационный алгоритм на базе искусственного интеллекта, который кардинально меняет подход к созданию препаратов для борьбы с аутоиммунными нарушениями.

Новая технология направлена на поиск ингибиторов селезеночной тирозинкиназы (Syk) — белка, играющего ключевую роль в развитии иммунной тромбоцитопении и других аутоиммунных патологий. Благодаря применению методов машинного обучения исследователям уже удалось выявить свыше 100 молекул-кандидатов, потенциально пригодных для использования в фармацевтических препаратах.

Иммунная тромбоцитопения представляет собой серьезное нарушение свертываемости крови, которое характеризуется спонтанными кровоизлияниями и кровотечениями, угрожающими жизни пациента. При этом заболевании селезеночная тирозинкиназа активирует иммунные клетки, которые начинают атаковать тромбоциты, критически снижая их количество в крови. Именно поэтому подавление активности данного белка является важной терапевтической стратегией.

Современные методы лечения включают использование ингибиторов Syk, однако существующие препараты имеют ряд недостатков. К примеру, фостаматиниб — одобренный медицинский препарат для лечения этого состояния — часто вызывает нежелательные побочные эффекты и не всегда демонстрирует высокую эффективность у всех пациентов. Этот факт подталкивает ученых к поиску новых, более совершенных ингибиторов селезеночной тирозинкиназы. Традиционный подход к поиску подходящих соединений заключается в лабораторном тестировании тысяч молекул, что требует огромных затрат времени и ресурсов. Работа может растягиваться на годы, а результат не всегда оправдывает ожидания. Именно эту проблему и призван решить алгоритм, созданный в Центре искусственного интеллекта в химии ИТМО.

Новая технология способна генерировать малые молекулы с заданными терапевтическими свойствами специально для конкретных биологических мишеней. Она позволяет в сжатые сроки — буквально за несколько дней — находить потенциальные ингибиторы белка Syk, сокращая путь от лабораторного исследования до создания лекарственного препарата.

С использованием разработанной модели ученые уже получили 139 молекул-кандидатов, которые, по предварительным оценкам, обладают высокой прогнозируемой активностью и могут превзойти существующие аналоги по эффективности и безопасности. Эти соединения теперь должны пройти дальнейшие экспериментальные проверки.

В ближайшем будущем исследователи планируют провести тестирование наиболее перспективных молекул как в лабораторных условиях (in vitro), так и на живых организмах (in vivo). Помимо этого, команда ученых из ИТМО намерена адаптировать свой алгоритм для поиска ингибиторов других важных терапевтических мишеней, что потенциально может революционизировать процесс разработки медикаментов для целого ряда заболеваний.

Аутоиммунные заболевания затрагивают миллионы людей по всему миру, и разработка эффективных методов их лечения остается одной из приоритетных задач современной медицины. Технология, созданная петербургскими учеными, может значительно ускорить этот процесс, делая персонализированную медицину доступнее для пациентов с тяжелыми хроническими состояниями.

Стоит отметить, что применение искусственного интеллекта в фармакологии — это быстро развивающееся направление, которое открывает новые горизонты для медицинской науки. Российские исследователи своим достижением подтверждают, что находятся на переднем крае этих инноваций.