AI와 최첨단 통증 관리: 신약 혁신
Seoul만성 통증은 많은 사람들에게 영향을 미치며, 특히 비마약성 옵션이 부족하여 치료가 어렵습니다. 클리블랜드 클리닉의 게놈 센터에서 연구자들이 IBM과 협력하여 인공지능을 이용해 통증 관리 개선에 힘쓰고 있습니다. 이들은 심층 학습 기법을 사용하여 새로운 생체 분자와 기존 약물을 새로운 방식으로 활용할 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 그들의 목표는 중독성이 없는 비마약성 통증 치료제를 개발하는 것입니다.
통증 관리용 신약 개발은 신체의 단백질과 올바르게 상호작용해야 하므로 매우 어렵습니다. 인공지능(AI)은 분자에 대한 상세한 정보를 신속하게 분석하여 이러한 약물 발견 과정을 가속화할 수 있습니다. LISA-CPI는 화합물이 단백질과 어떻게 상호작용할지를 예측하는 AI 도구로, 이 과정을 더욱 빠르고 효율적으로 만든다고 합니다. 예측을 통해:
특정 통증 수용체와 결합할 수 있는 분자가 있을 경우, 분자가 수용체의 정확한 위치에 어떻게 결합하는지와 이 결합의 강도, 또한 그 상호작용이 신호 효과를 활성화하거나 비활성화하는지에 대해 알아보자.
LISA-CPI는 이미 장내 세균이 생성하는 물질과 FDA에서 승인한 약물을 포함한 여러 화합물을 시험하여 통증 치료에 적합한 가능성을 찾고 있습니다. 이러한 예측 능력 덕분에 테스트가 간소화되어 연구에서 임상 시험에 이르기까지의 시간이 단축됩니다.
이 연구는 AI가 약물 발견에서 기존의 방법과 달리 활용될 수 있는 방안을 제시합니다. 연구팀의 방법은 오피오이드에 대한 대안을 제공하며, GPCR과 관련된 알츠하이머병 등의 질환을 치료할 수 있는 새로운 가능성을 열어줍니다. 컴퓨터 기술과 생화학을 결합함으로써 의학이 더욱 정밀해지는 진전을 이룬 것입니다.
이 기술은 통증을 완화할 뿐만 아니라 다양한 질병 치료에도 사용될 수 있습니다. 기초 모델을 만들어 신약 개발을 가속화하고 복잡한 건강 문제를 신속하게 이해하고 치료할 수 있도록 돕습니다. IBM과 협력하여 연구자들은 기존 약물의 재활용 및 새로운 약물 발견에 주력하며, 어려운 의료 과제 해결에 중요한 진전을 이루고 있습니다.
연구는 여기에서 발표되었습니다:
http://dx.doi.org/10.1016/j.crmeth.2024.100865및 그 공식 인용 - 저자 및 저널 포함 - 다음과 같습니다
Yuxin Yang, Yunguang Qiu, Jianying Hu, Michal Rosen-Zvi, Qiang Guan, Feixiong Cheng. A deep learning framework combining molecular image and protein structural representations identifies candidate drugs for pain. Cell Reports Methods, 2024; 100865 DOI: 10.1016/j.crmeth.2024.1008652024년 11월 20일 · 오후 12:56
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