- 13,853
- 20
- 8 Ноя 2022
ИИ может стать ключевым инструментом в разработке антидепрессантов.
Исследователи Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся сотни тысяч потенциальных новых психоделических молекул с помощью инструмента для предсказания структуры белков AlphaFold, разработанного компанией DeepMind в Лондоне. Это открытие может способствовать разработке новых антидепрессантов. AlphaFold, уже признанный прорывом в биологии, предоставляет структуры почти всех известных белков, что может ускорить поиск и улучшение лекарственных препаратов.
Несмотря на первоначальный скептицизм относительно эффективности AlphaFold в поиске новых лекарств, последние исследования показывают, что его предсказания могут быть столь же полезны, как и структуры белков, полученные экспериментальным путем. Это особенно важно, учитывая, что экспериментальное определение структуры белков может занимать месяцы или даже годы.
Исследователи Брайан Шойхет и Брайан Рот проверили структуры двух белков, связанных с нейропсихиатрическими состояниями, используя как экспериментальные методы, так и предсказания AlphaFold. Они обнаружили, что предсказанные структуры помогли идентифицировать новые лекарственные соединения, активирующие серотониновый рецептор, что может быть полезно в разработке антидепрессантов.
Хотя предсказанные структуры не всегда могут заменить детальные экспериментальные модели, они предлагают значительные преимущества в ускорении процесса открытия лекарств. Компания Isomorphic Labs, дочерняя компания DeepMind, активно использует AlphaFold в своих исследованиях по поиску лекарств.
Эти открытия подчеркивают потенциал AlphaFold в улучшении процесса поиска лекарств, хотя и подчеркивают, что инструмент не является универсальным решением и не полностью заменяет экспериментальные методы. Важность нахождения баланса между использованием предсказанных и экспериментальных структур остается ключевой в области фармацевтических исследований.
Исследователи Для просмотра ссылки Войди
Несмотря на первоначальный скептицизм относительно эффективности AlphaFold в поиске новых лекарств, последние исследования показывают, что его предсказания могут быть столь же полезны, как и структуры белков, полученные экспериментальным путем. Это особенно важно, учитывая, что экспериментальное определение структуры белков может занимать месяцы или даже годы.
Исследователи Брайан Шойхет и Брайан Рот проверили структуры двух белков, связанных с нейропсихиатрическими состояниями, используя как экспериментальные методы, так и предсказания AlphaFold. Они обнаружили, что предсказанные структуры помогли идентифицировать новые лекарственные соединения, активирующие серотониновый рецептор, что может быть полезно в разработке антидепрессантов.
Хотя предсказанные структуры не всегда могут заменить детальные экспериментальные модели, они предлагают значительные преимущества в ускорении процесса открытия лекарств. Компания Isomorphic Labs, дочерняя компания DeepMind, активно использует AlphaFold в своих исследованиях по поиску лекарств.
Эти открытия подчеркивают потенциал AlphaFold в улучшении процесса поиска лекарств, хотя и подчеркивают, что инструмент не является универсальным решением и не полностью заменяет экспериментальные методы. Важность нахождения баланса между использованием предсказанных и экспериментальных структур остается ключевой в области фармацевтических исследований.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
