A Chai Discovery mesterséges intelligenciája működő antitesteket tervez
A Chai Discovery, az OpenAI által is támogatott innovatív vállalat bejelentette a Chai-2 nevű mesterséges intelligencia modelljét, amely képes működőképes antitestek tervezésére gyógyszerfejlesztési célokra. Ez az áttörés közel 20%-os találati arányt produkál, ami 100-szoros javulást jelent a hagyományos módszerekhez képest, melyek tipikusan kevesebb mint 0,1%-os sikerrel járnak.
- A Chai-2 egy forradalmi MI-modell, amely képes hatékony antitestek tervezésére.
- A rendszer közel 20%-os találati arányt ér el, ami 100-szor jobb, mint a hagyományos eljárások kevesebb mint 0,1%-os sikere.
- A fejlesztés mögött az OpenAI által támogatott Chai Discovery áll.
A gyógyszerfejlesztés területén régóta keresett áttörést jelenthet a mesterséges intelligencia (MI) alkalmazása az antitestek tervezésében. A Chai Discovery nevű, az OpenAI támogatását is élvező cég nemrég mutatta be a Chai-2 nevű, forradalmi modelljét, amely képes funkcionális antitestek létrehozására a nulláról, ezzel felgyorsítva és hatékonyabbá téve az új gyógyszerek felfedezését.
A részletek
A Chai-2 modell 52 különböző betegségcélpont ellen tervezett antitesteket, és ezek felénél sikeres kezeléseket talált, mindössze 20 jelölt tesztelésével az egyes célpontok esetében. Ez a hatékonyság rendkívüli, ha figyelembe vesszük a hagyományos antitest felfedezési folyamatot.
A konvencionális módszerek során az antitestek azonosítása hónapokat, vagy akár éveket is igénybe vehet, több millió jelölt szűrésével. Ezzel szemben a Chai-2 mindössze két hét alatt képes eredményeket szállítani, drámaian lerövidítve a fejlesztési ciklust.
A rendszer különlegessége, hogy „a nulláról” dolgozik. Ez azt jelenti, hogy teljesen új antitesteket képes tervezni pusztán a célpont szerkezetének vizsgálatával, anélkül, hogy bármilyen korábbi példára vagy mintára lenne szüksége. A Chai kutatói a rendszert „a Photoshop a fehérjék számára” hasonlattal írták le, kiemelve, hogy a tudósok pontosan meghatározhatják, hol kapcsolódjanak az antitestek a betegségcélponthoz, lehetővé téve a precíz, molekuláris szintű tervezést.
Miért fontos ez?
A mesterséges intelligencia szerepe a gyógyszerkutatásban és a molekuláris szintű tervezésben robbanásszerűen növekszik. A gyógyszerfejlesztés magas kutatási és fejlesztési (K+F) költségei gyakran ahhoz vezetnek, hogy a gyógyszergyártó cégek elhanyagolják a ritka betegségek kezelésére szolgáló gyógyszerek kutatását. Az MI-modellek, mint a Chai-2, segíthetnek jelentősen csökkenteni az új antitestek felfedezésének idejét és költségeit, ezzel hozzáférést biztosítva a betegeknek a személyre szabott, precíziós gyógyszerekhez, amelyek pontosan az ő állapotukra vannak szabva.
Forrás: https://www.chaidiscovery.com/news/introducing-chai-2