Un model de inteligență artificială ar putea reduce timpul de dezvoltare de noi medicamente

Modelul, denumit DrugReflector, a fost descris joi în revista Science și a fost antrenat pe date genetice complexe provenite din celule umane. Conform studiului, sistemul poate identifica molecule candidate de până la 17 ori mai eficient decât metodele standard.

În mod tradițional, descoperirea de medicamente presupune testarea manuală a zeci sau sute de mii de compuși chimici asupra celulelor din laborator, în speranța de a găsi unul cu efect terapeutic.

Noul sistem schimbă complet paradigma

Echipa condusă de Alex Shalek, bioinginer la Massachusetts Institute of Technology (MIT), în colaborare cu compania de biotehnologie Cellarity din Somerville, Massachusetts, a antrenat DrugReflector folosind date publice privind expresia genelor – adică modul în care aproape 9.600 de compuși chimici modifică activitatea genică în peste 50 de tipuri celulare diferite.

Modelul a fost apoi folosit pentru a identifica substanțe capabile să influențeze producția de trom...