Przełomowe podejście do innowacji w leczeniu chorób

WarsawJack Cheng i jego zespół z Uniwersytetu Missouri stworzyli Cryo2Struct, program AI pomagający zrozumieć interakcje białek. Jest to kluczowe dla leczenia i zapobiegania chorobom. Cryo2Struct wykorzystuje mikroskopię krio-elektronową do automatycznego tworzenia precyzyjnych modeli struktur białek, co jest dokładniejsze niż dotychczas.

• Zwiększona wiedza na temat interakcji białek
• Automatyczne tworzenie trójwymiarowych modeli białek
• Otwiera nowe możliwości w projektowaniu leków

Praca Chenga wykracza poza samo przewidywanie struktur białek. Białka, będące kluczowymi cząsteczkami w organizmach, nie działają samodzielnie. Tworzą złożone zespoły, aby realizować różne zadania biologiczne. Trudność w zrozumieniu tych procesów wynikała z wpływu, jaki na funkcjonowanie białek ma ich fałdowanie. W tym zakresie pomocne okazało się głębokie uczenie, w którym Cheng był pionierem. Jego badania doprowadziły do powstania modeli takich jak AlphaFold od Google. Jednak zrozumienie, jak białka wchodzą ze sobą w interakcje, było kolejnym wyzwaniem w kontekście badania chorób i opracowywania terapii.

Cryo2Struct to przełomowe narzędzie, które analizuje obrazy kriomikroskopii elektronowej w celu zidentyfikowania struktury atomowej kompleksów białkowych bez potrzeby posiadania wcześniejszych informacji. Ta szczegółowa mapa pozwala naukowcom opracowywać nowe metody leczenia chorób. Dzięki zrozumieniu struktury kompleksów białkowych, badacze mogą projektować leki do regulacji lub naprawy nieprawidłowych aktywności białek.

Odkrywanie Nowych Możliwości w Rozwoju Leków

Zobacz również:

Dzisiaj · 12:28

Sztuczna inteligencja przewiduje skutki rzadkich wariantów genetycznych

Zespół badawczy pod kierownictwem Chenga wykorzystał modele dyfuzyjne do analizy, jak molekuły przekształcają się z przypadkowych form w konkretne struktury. Celem ich pracy jest zwiększenie skuteczności leków poprzez modyfikację modeli molekularnych, co ma poprawić ich zdolność do wiązania i interakcji z białkami. Na przykład, jeśli lek działa tylko częściowo w przypadku danej choroby, sztuczna inteligencja może pomóc w jego dostosowaniu, aby lepiej działał u określonych pacjentów. Badania Chenga podkreślają trend w kierunku medycyny spersonalizowanej, gdzie terapie są dostosowywane na podstawie unikalnych cech genetycznych i molekularnych danej osoby.

Cheng pracuje na Uniwersytecie Missouri w ramach NextGen Precision Health oraz Wydziału Inżynierii, jednocząc różnorodne specjalizacje. Te współprace wykorzystują nowoczesne technologie i sprzęt, aby posunąć się naprzód w dziedzinie zdrowia precyzyjnego, koncentrując się na leczeniu dopasowanym do indywidualnych potrzeb pacjentów. Może to znacznie zwiększyć skuteczność i precyzję opieki zdrowotnej. Celem jest nie tylko lepsze zrozumienie chorób, ale również udoskonalenie metod leczenia dla ich większej skuteczności.