Команда ученых из ИТМО представила инновационный подход к поиску эффективных лекарственных средств против аутоиммунных заболеваний, в первую очередь иммунной тромбоцитопении. Используя мощные возможности искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения, специалисты разработали уникальную методику, позволяющую в кратчайшие сроки находить перспективные молекулы для создания новых лекарств с меньшим количеством побочных эффектов.
Иммунная тромбоцитопения и роль Syk
Иммунная тромбоцитопения — серьезное аутоиммунное заболевание, при котором организм разрушает собственные тромбоциты. Одним из ключевых белков, участвующих в развитии этой болезни, является селезеночная тирозинкиназа Syk. Именно она определяет активность иммунных клеток, провоцируя нежелательные иммунные реакции. Для борьбы с этим заболеванием применяются специальные соединения — ингибиторы Syk, которые блокируют работу белка и снижают тяжесть симптомов.
Современные препараты, такие как фостаматиниб, уже нашли применение в терапии иммунной тромбоцитопении. Однако, несмотря на свою эффективность, они могут вызывать побочные эффекты и не всегда обеспечивают стабильность результата, что создает острую необходимость разработки новых, более безопасных ингибиторов Syk.
Сложности поиска новых лекарств
Традиционный способ создания лекарств — это сложный и длительный процесс, требующий ручного подбора и тестирования большого количества молекул. Такой подход занимает годы и требует огромных финансовых и кадровых ресурсов. Поиск новых соединений зачастую становится настоящим вызовом для фармацевтической науки. Однако с появлением искусственного интеллекта ситуация поменялась кардинально: стало возможным автоматизировать и ускорять ключевые этапы открытий в области фармацевтики.
Инновационный алгоритм FREED++
Учёные Центра искусственного интеллекта в химии ИТМО внедрили в свою работу специальную платформу FREED++, способную генерировать и анализировать молекулы для целевых терапевтических задач. Благодаря этому инструменту, команда смогла переработать более 3000 известных ингибиторов Syk из базы данных ChEMBL и обучить алгоритм выявлять наиболее перспективные кандидаты среди новых химических соединений. Теперь формирование и оценка свойств молекул, которые могут стать основой для эффективностьных препаратов, занимает не месяцы и годы, а считанные дни.
Мария Завадская о преимуществах подхода
Мария Завадская, руководитель исследовательской группы и студентка химико-биологического кластера ИТМО, подчеркивает: «Совмещение QSAR-моделирования, технологий машинного обучения и обучения с подкреплением позволяет нам предсказывать биологическую активность соединений и минимизировать вероятность побочных явлений. Такой подход существенно ускоряет первичный отбор молекул и делает процесс поиска новых лекарственных средств более точным и эффективным». Уже сейчас алгоритм FREED++ позволил выявить 139 новых молекул-кандидатов с высокой предполагаемой активностью против Syk и низким риском негативных эффектов.
Перспективы и дальнейшее развитие
В ближайшее время выбранные молекулы будут тщательно исследованы в лабораторных условиях для подтверждения их эффективности и безопасности. Команда уверена, что применяемая ими методика станет основой для прорывных разработок в сфере терапии аутоиммунных заболеваний, а в дальнейшем — и других болезней, где необходим поиск новых ингибиторов специфических белков.
Уже сегодня аналогичные технологии успешно применяются для создания современных препаратов в офтальмологии и разработки новых антибиотиков, что подчеркивает универсальность и актуальность подхода, предложенного АО ИТМО. Поддержка в рамках национальной программы «Приоритет-2030» открывает широкие возможности для дальнейших исследований и внедрения новых лекарств на фармацевтический рынок.
Таким образом, синергия современного ИИ, глубоких знаний в области химии и энтузиазма молодых ученых открывает новые перспективы для повышения качества жизни миллионов пациентов во всем мире. Благодаря стараниям команды ИТМО и вдохновляющему опыту Марии Завадской, надежда на появление эффективных и безопасных препаратов против иммунной тромбоцитопении и других аутоиммунных заболеваний становится реальностью.
