Cum vor fi create viitoarele medicamente? Ajutorul nesperat dat de tehnologie

Cum vor fi create viitoarele medicamente? Ajutorul nesperat dat de tehnologie

Spectrometria de masă în tandem este un instrument analitic puternic, utilizat pentru caracterizarea amestecurilor complexe în descoperirea medicamentelor și în alte domenii.

Acum, inovatorii Universității Purdue au creat o nouă metodă de aplicare a conceptelor de învățare automată la procesul de spectrometrie de masa în tandem, pentru a îmbunătăți fluxul de informații în dezvoltarea de noi medicamente. Lucrarea lor este publicată în Chemical Science.

„Spectrometria de masă joacă un rol integral în descoperirea și dezvoltarea medicamentelor”, a spus Gaurav Chopra, profesor asistent de chimie analitică și fizică la Colegiul de Științe din Purdue. „Implementarea specifică a învățării automate, cu o cantitate mică de date de formare pozitive și negative prezentate aici, va deschide calea pentru a deveni mainstream în activitățile de zi cu zi de automatizare a caracterizării compușilor de către chimiști”.

Chopra a spus că există două probleme majore în domeniul învățării automate utilizate pentru științele chimice. Metodele utilizate nu oferă o înțelegere chimică a deciziilor luate de algoritm, iar metodele noi nu sunt utilizate în mod obișnuit pentru a face teste experimentale pentru a vedea dacă modelele propuse sunt exacte pentru utilizare într-un laborator chimic.

Cum ajută inteligența artificială în descoperirea medicamentelor

“Am abordat ambele aceste elemente pentru o metodologie care este izomero-selectivă și extrem de utilă în științele chimice, pentru a caracteriza amestecuri complexe și pentru a identifica reacțiile chimice și metaboliții medicamentelor și în domenii precum proteomica și metabolomica”, a spus Chopra.

Cercetătorii Purdue au creat modele de învățare automată statistic robuste pentru a lucra cu mai puține date de instruire – o tehnică care va fi utilă pentru descoperirea medicamentelor. Modelul analizează un reactiv neutru comun – numit 2-metoxipropenă (MOP) – și prezice modul în care compușii vor interacționa cu MOP într-un spectrometru de masă în tandem, pentru a obține informații structurale pentru compuși.

„Este pentru prima dată când învățarea automată a fost asociată cu reacții de diagnosticare a fazei gazoase-moleculare și este o combinație foarte puternică, conducând la identificarea complet automată spectrometrică de masă a compușilor organici”, a declarat Hilkka Kenttämaa, distins profesor de chimie analitică și chimie organică la Frank Brown. „Acum introducem mulți reactivi noi în această metodă”.

Echipa Purdue introduce astfel diagrame de reactivitate chimică pentru a facilita interpretarea chimică a deciziilor luate prin metoda de învățare automată, care va fi utilă pentru a înțelege și interpreta spectrele de masă pentru informații structurale.

DĂ PLAY ȘI FII MAI INFORMAT DECÂT PRIETENII TĂI