Новый подход к использованию ИИ в фармацевтике ускорит разработку лекарств

Ученые Медицинской школы Университета Вирджинии предложили смелый новый подход к разработке лекарств, который может значительно ускорить создание новых препаратов. Николай В. Дохолян (Nikolay V. Dokholyan) и его коллеги разработали набор инструментов на основе ИИ под названием YuelDesign, YuelPocket и YuelBond.

Центральный инструмент, YuelDesign, использует передовую форму ИИ, называемую диффузионными моделями, для проектирования новых лекарственных молекул, точно соответствующих их белковым мишеням, даже учитывая тот факт, что белки часто меняют форму при связывании с лекарством.

Сопутствующий инструмент, YuelPocket, точно определяет, где на белке может присоединиться лекарство, а YuelBond обеспечивает точность химических связей в разработанных молекулах.

«Представьте себе: другие методы пытаются создать ключ для замка, который находится в совершенно неподвижном состоянии, но в вашем теле этот замок постоянно колеблется и меняет форму. Наш ИИ создает ключ, пока замок движется, поэтому он подходит гораздо лучше», — сказал Дохолян. «Это может реально изменить ситуацию для пациентов с раком, неврологическими расстройствами и многими другими заболеваниями, где нам крайне необходимы более эффективные лекарства, нацеленные на эти подвижные белки, но мы постоянно сталкиваемся с тупиковыми ситуациями».

Подводные камни разработки лекарств

Средняя стоимость разработки нового лекарства оценивается в $2,6 млрд и более, и почти 90% новых лекарств терпят неудачу на стадии клинических испытаний. Это во многом связано с трудностями прогнозирования того, как молекулы лекарства будут взаимодействовать или связываться со своими мишенями в организме. Если молекула не связывается точно так, как задумано, точно в нужном месте, лекарство не будет работать или может иметь побочные эффекты.

Искусственный интеллект помог решить эту проблему, значительно ускорив разработку лекарств, но работа Дохоляна выводит её на новый уровень. Его YuelDesign преодолевает существующие ограничения, рассматривая белки как гибкие, динамические структуры, а не как жёсткие и застывшие снимки, используемые другими методами. Это критически важно, поскольку белки часто меняют форму при связывании с лекарством — явление, известное как «индуцированное соответствие». Игнорирование этой особенности может привести к созданию лекарств, которые выглядят многообещающе на экране компьютера, но терпят неудачу в реальности.

Дохолян и его команда разработали YuelDesign специально для решения этой проблемы. Используя передовые «диффузионные модели» ИИ, технология одновременно генерирует как структуру белкового кармана, так и малую молекулу, которая может в него вставиться — ключ, который откроет замок, позволяя им адаптироваться друг к другу в процессе проектирования.

Сопутствующий инструмент, YuelPocket, использует графовые нейронные сети для точного определения места связывания лекарства с белком, даже на предсказанных структурах белков, полученных с помощью существующих инструментов, таких как AlphaFold. «Большинство существующих инструментов ИИ рассматривают белок как застывшую статую, но так биология не работает. Наш подход позволяет белку и кандидату в лекарственные препараты развиваться вместе в процессе проектирования, как это происходит в организме», — сказал исследователь доктор Цзянь Ван. «Мы показали, например, что при проектировании молекул для известного белка CDK2, связанного с раком, только YuelDesign смог зафиксировать критические структурные изменения, происходящие при связывании лекарственного препарата».

Картирование белковых карманов имеет решающее значение «практически для всех аспектов современной разработки», отмечают исследователи в новой научной статье, описывающей их тестирование YuelPocket. Обнадеживающие результаты вселяют в Дохоляна надежду на то, что эта технология сможет снизить затраты и ускорить разработку лекарств, а также повысить вероятность успеха новых кандидатов.

Медицинская школа Университета Вирджинии

Медицинская школа Университета Вирджинии (UVA SOM, или более известная как Virginia Medicine) — это высшее медицинское учебное заведение Университета Вирджинии. Кампусы школы расположены на территории Университета Вирджинии, рядом с Академическим городком в Шарлоттсвилле, штат Вирджиния, а также имеется второй кампус в Фолс-Черч, штат Вирджиния.

Основанная в 1819 году Томасом Джефферсоном, UVA SOM является десятой старейшей медицинской школой в США и считается одной из самых престижных.

В 2016 году Университет Вирджинии объявил о партнерстве с Inova Fairfax для создания филиала в ведущей больнице Inova в Северной Вирджинии. Это соглашение также включало создание центра персональной геномики и сотрудничество между онкологическими центрами двух организаций.

Источник: https://www.eurekalert.org/

Источник: https://med.virginia.edu/

10.04.2026