|
Искусственный интеллект и биофизика
|
|
|
|
Исследователи из Обернского университета в сотрудничестве с учеными из Базельского университета и ETH Zurich добились прогресса в борьбе с раком. Команда, возглавляемая доктором Рафаэлем Бернарди, доцентом кафедры биофизики физического факультета, разработала новый подход, объединяющий искусственный интеллект (ИИ) с моделированием молекулярной динамики и сетевым анализом, чтобы улучшить прогнозирование сайтов связывания белка PD-L1. Этот прорыв обещает ускорить разработку персонализированных методов лечения рака за счет выявления критических точек взаимодействия в белках, связанных с раком.
|
|
|
|
Их работа, опубликованная в журнале Американского химического общества, направлена на понимание того, как терапевтические белки взаимодействуют с PD-L1, белком, который, как известно, помогает раковым клеткам избегать обнаружения иммунной системой. Их результаты могут сыграть важную роль в совершенствовании методов иммунотерапии, таких как пембролизумаб (Кейтруда), которые уже произвели революцию в лечении рака.
|
|
|
|
"Использование вычислительных инструментов для разработки белков открывает новые горизонты в терапии рака", - сказал доктор Бернарди. "Наш комплексный подход, сочетающий искусственный интеллект, молекулярную динамику и сетевой анализ, обладает огромным потенциалом для разработки персонализированных методов лечения онкологических больных".
|
|
|
Мы представляем будущее терапии рака
|
|
|
|
Одной из самых сложных задач в терапии рака является точное предсказание того, где лекарство может связываться с белком-мишенью. В данном случае исследователи сосредоточились на PD-L1, контрольном белке, который используется раковыми клетками для подавления иммунной системы. Блокируя PD-L1, некоторые современные препараты позволяют иммунной системе атаковать опухоли. Однако понимание того, как именно воздействовать на PD-L1 с помощью новых методов лечения, было давней проблемой.
|
|
|
|
Доктор Бернарди и его команда разработали сложный метод, который сочетает в себе инструменты искусственного интеллекта на основе AlphaFold2 с моделированием молекулярной динамики и динамическим сетевым анализом. Их подход позволил им предсказать и подтвердить ключевые участки связывания в белке PD-L1, которые имеют решающее значение для взаимодействия лекарств.
|
|
|
|
"Эта работа демонстрирует важность сотрудничества между вычислительной командой Обернского университета и экспериментальной проверкой результатов наших коллег из Базельского университета и Высшей технической школы Цюриха, Швейцария, что способствует дальнейшим прорывам в этой области", - сказал доктор Диего Гомес, ведущий автор работы и исследователь из Обернского университета.
|
|
|
|
Вычислительный подход был подтвержден с помощью передовых экспериментальных методов, включая масс-спектрометрию с перекрестными связями и секвенирование нового поколения. Эти эксперименты подтвердили точность прогнозов команды, продемонстрировав возможности сочетания вычислительных моделей с экспериментальной проверкой для раскрытия сложных межбелковых взаимодействий.
|
|
Воздействие и направления на будущее
|
|
|
|
Результаты этого исследования выходят далеко за рамки PD-L1. Разработанные методы могут быть применены ко многим другим белкам, что потенциально может привести к открытию новых лекарственных мишеней для лечения различных заболеваний, включая другие виды рака и аутоиммунные состояния. Кроме того, это исследование прокладывает путь к более экономичному и быстрому развитию терапии - области, в которой традиционные экспериментальные методы могут быть медленными и дорогостоящими.
|
|
|
|
"Это исследование подчеркивает потенциал таких вычислительных инструментов, как NAMD и VMD, в сочетании с передовым оборудованием, таким как системы NVIDIA DGX, для улучшения терапии рака. Наши результаты знаменуют собой значительный шаг на пути разработки новых целенаправленных методов лечения рака", - добавил Гомес.
|
|
|
|
Источник
|
