KI-Plattform modelliert Proteinflexibilität zur Beschleunigung des Wirkstoffdesigns
Forscher haben eine KI-gestützte Plattform zur Wirkstoffforschung entwickelt, die die Flexibilität von Proteinen während der molekularen Bindung modelliert. Die Suite umfasst YuelDesign, YuelPocket und YuelBond und könnte Vorhersagen verbessern, Kosten senken und die Entwicklung neuer Therapien beschleunigen.
Forscher an der University of Virginia School of Medicine haben einen neuen KI-gestützten Ansatz für die Wirkstoffforschung entwickelt, der die Proteindynamik während der molekularen Bindung modelliert. Die Plattform, bestehend aus YuelDesign, YuelPocket und YuelBond, nutzt fortgeschrittene KI-Techniken, um besser vorherzusagen, wie Arzneimittel mit Proteinen im Körper interagieren. Der Ansatz könnte Bindungsvorhersagen verbessern und die hohen Ausfallraten verringern, die mit herkömmlichen Programmen zur Arzneimittelentwicklung verbunden sind.
Im Zentrum der Innovation steht YuelDesign, das Diffusionsmodelle verwendet, um Wirkstoffmoleküle zu erzeugen, die präzise auf ihre Proteinziele zugeschnitten sind. Anders als konventionelle Methoden, die Proteine als starre Strukturen behandeln, berücksichtigt das System, wie sich Proteine während Interaktionen natürlicherweise biegen und ihre Form verändern. Indem Proteine als flexibel statt statisch behandelt werden, erfasst YuelDesign ein entscheidendes biologisches Phänomen, das als induced fit bezeichnet wird und bei dem Proteine ihre Form verändern, wenn ein Wirkstoff an sie bindet.
Dadurch kann das System sowohl die Proteinbindungsstelle als auch das entsprechende Wirkstoffmolekül gleichzeitig entwerfen, sodass sie sich während der Entwicklung aneinander anpassen können. YuelPocket nutzt Graph Neural Networks, um genau zu bestimmen, wo Wirkstoffe an Proteine anlagern sollten, einschließlich solcher Strukturen, die mit Werkzeugen wie AlphaFold vorhergesagt wurden. YuelBond stellt sicher, dass die chemischen Strukturen der entworfenen Moleküle korrekt sind.
Die Forscher erklärten, sie hätten gezeigt, dass bei der Entwicklung von Molekülen für ein bekanntes krebsrelevantes Protein namens CDK2 nur YuelDesign die kritischen Strukturveränderungen erfassen konnte, die auftreten, wenn ein Wirkstoff bindet. Insgesamt könnten die Werkzeuge sowohl die Entwicklung neuer Arzneimittel als auch die Umwidmung bereits vorhandener verbessern.
Die Arzneimittelentwicklung ist ein teurer und unsicherer Prozess; die Kosten werden häufig auf mehr als mehrere Milliarden Dollar geschätzt, und die Ausfallraten in Studien am Menschen nähern sich 90 Prozent. Eine große Herausforderung besteht darin, vorherzusagen, wie Wirkstoffmoleküle an ihre Zielstrukturen binden, und selbst kleine Abweichungen können dazu führen, dass Behandlungen unwirksam sind oder schädliche Nebenwirkungen verursachen. Die Forscher sind überzeugt, dass ihr Ansatz dazu beitragen könnte, die Kosten der Arzneimittelentwicklung zu senken, die Erfolgsraten zu verbessern und die Zeit bis zur Verfügbarkeit neuer Therapien für Patienten zu verkürzen.
Die Forscher erklärten, sie hätten alle Werkzeuge der wissenschaftlichen Gemeinschaft frei zugänglich gemacht. Ihr langfristiges Ziel ist es, die Wirkstoffforschung schneller, kostengünstiger und erfolgreicher zu machen, damit vielversprechende Behandlungen Patienten früher erreichen können.