Tác giả: Alex McFarland
Ngày 15 tháng 1 năm 2024
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Cambridge đã phát triển một nền tảng được động viên bởi Trí tuệ Nhân tạo, giúp đẩy nhanh quá trình dự đoán các phản ứng hóa học, bước quan trọng trong quá trình phát hiện thuốc. Bước tiến này, rời xa khỏi phương pháp thử nghiệm theo cách thông thường, kết hợp thí nghiệm tự động với học máy.
Sáng tạo này, đã được xác minh thông qua hơn 39,000 phản ứng liên quan đến ngành dược học, có thể đáng kể tối ưu hóa quá trình tạo ra các loại thuốc mới. Tiến bộ này, được kiểm chứng thông qua sự hợp tác với Pfizer và được đăng trên tạp chí Nature Chemistry, đánh dấu một điểm quay trong việc sử dụng Trí tuệ Nhân tạo trong đổi mới dược học và hiểu rõ hơn về tính phản ứng hóa học. Bác sĩ Emma King-Smith từ Laboratoire Cavendish của Cambridge nhấn mạnh tác động tiềm năng: “Reactome có thể thay đổi cách chúng ta nghĩ về hóa học hữu cơ.”
Hiểu về “Reactome” Hóa học
Thuật ngữ “reactome” biểu thị một phương pháp đột phá trong lĩnh vực hóa học, phản ánh các phương pháp trung tâm dữ liệu được thấy trong genôm. Khái niệm độc đáo này, được phát triển bởi các nhà nghiên cứu Đại học Cambridge, bao gồm việc sử dụng một loạt lớn thí nghiệm tự động, kết hợp với thuật toán học máy, để dự đoán cách các hợp chất hóa học sẽ tương tác. Reactome là một công cụ chuyển đổi trong lĩnh vực hóa học hữu cơ, đặc biệt là trong việc khám phá và sản xuất các loại dược phẩm mới.
Phương pháp này nổi bật với tính chất dựa trên dữ liệu của nó, được xác minh thông qua một bộ dữ liệu toàn diện gồm hơn 39,000 phản ứng liên quan đến ngành dược học. Bộ dữ liệu lớn như vậy đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiểu biết về tính phản ứng hóa học với tốc độ chưa từng có. Nó chuyển đổi từ phương pháp tính toán truyền thống, thường không chính xác, mô phỏng nguyên tử và electron, sang một phương pháp tiếp cận dữ liệu thế giới thực hiệu quả hơn.
Biến đổi Hóa học High Throughput với Những Hiểu Biết từ Trí tuệ Nhân tạo
Trung tâm của hiệu suất của reactome là vai trò của thử nghiệm tự động có công suất lớn. Những thử nghiệm này đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra dữ liệu mở rộng, làm nền tảng cho reactome. Bằng cách thực hiện nhanh chóng nhiều phản ứng hóa học, chúng tạo ra một bộ dữ liệu phong phú để các thuật toán Trí tuệ Nhân tạo phân tích.
Bác sĩ Alpha Lee, người dẫn dắt nghiên cứu, giải đáp về cách tiếp cận này. “Phương pháp của chúng tôi khám phá những mối quan hệ ẩn giữa các thành phần và kết quả của phản ứng,” ông giải thích. Cái nhìn này vào sự tương tác của các yếu tố khác nhau trong một phản ứng là quan trọng để giải mã sự phức tạp của các quá trình hóa học.
Sự chuyển đổi từ việc chỉ quan sát kết quả thử nghiệm tự động có công suất lớn ban đầu sang sự hiểu biết sâu sắc hơn về các phản ứng hóa học dựa trên Trí tuệ Nhân tạo đánh dấu một bước nhảy đáng kể trong lĩnh vực này. Nó mô tả cách tích hợp Trí tuệ Nhân tạo với thử nghiệm hóa học truyền thống có thể làm nổi bật các mô hình và mối quan hệ phức tạp, mở đường cho các dự đoán chính xác hơn và chiến lược phát triển thuốc hiệu quả hơn.
Nói chung, “reactome” hóa học đại diện cho một bước tiến lớn trong việc sử dụng Trí tuệ Nhân tạo để giải mã bí mật của tính phản ứng hóa học. Phương pháp đổi mới này, bằng cách biến đổi cách chúng ta hiểu và dự đoán tương tác hóa học, dự kiến sẽ để lại ảnh hưởng lâu dài trong lĩnh vực dược học và xa hơn nữa.
Tiến xa trong Thiết Kế Thuốc bằng Học Máy
Đội ngũ tại Đại học Cambridge đã đạt được bước tiến quan trọng trong thiết kế thuốc với việc phát triển một mô hình học máy được tinh chỉnh cho các phản ứng chức năng ở giai đoạn cuối của quá trình. Khía cạnh này của thiết kế thuốc rất quan trọng, vì nó liên quan đến việc đưa vào các biến đổi cụ thể vào lõi của một phân tử. Bước tiến của mô hình này nằm ở khả năng hỗ trợ những thay đổi này một cách chính xác, tương tự như việc điều chỉnh thiết kế cuối cùng của một phân tử mà không cần phải xây dựng lại nó từ đầu.
Thách thức thường xuyên xuất hiện trong quá trình chức năng ở giai đoạn cuối thường liên quan đến việc phải xây dựng lại toàn bộ phân tử – một quá trình tương đương với việc xây dựng lại một ngôi nhà từ nền móng của nó. Tuy nhiên, mô hình học máy của đội ngũ này thay đổi câu chuyện này bằng cách cho phép các nhà hóa học điều chỉnh trực tiếp các phân tử phức tạp tại lõi của chúng. Khả năng này đặc biệt quan trọng trong thiết kế y học, nơi sự biến đổi ở lõi là rất quan trọng.
Mở Rộng Tầm Nhìn của Ngành Hóa Học
Một thách thức chính trong việc phát triển mô hình học máy này là sự khan hiếm dữ liệu, vì các phản ứng chức năng ở giai đoạn cuối thường ít được báo cáo trong văn bản khoa học. Để vượt qua rào cản này, nhóm nghiên cứu đã sử dụng một phương pháp mới: trước đó, huấn luyện mô hình trên một lượng lớn dữ liệu quang phổ. Phương pháp này hiệu quả khi “giảng dạy” mô hình về các nguyên lý hóa học tổng quát trước khi điều chỉnh tinh tế để dự đoán các biến đổi phân tử phức tạp.
Phương pháp này đã chứng minh thành công trong việc giúp mô hình đưa ra dự đoán chính xác về nơi một phân tử sẽ phản ứng và cách nơi phản ứng thay đổi dưới các điều kiện khác nhau. Tiến bộ này quan trọng, vì nó cho phép các nhà hóa học điều chỉnh chính xác lõi của một phân tử, tăng cường hiệu suất và sự sáng tạo trong thiết kế thuốc.
Bác sĩ Alpha Lee nói về tầm quan trọng rộng lớn của phương pháp này. “Phương pháp của chúng tôi giải quyết vấn đề cơ bản về dữ liệu thấp trong lĩnh vực hóa học,” ông nói. Bước tiến này không chỉ giới hạn trong việc chức năng ở giai đoạn cuối, mà còn mở đường cho các tiến bộ trong tương lai ở nhiều lĩnh vực khác nhau của hóa học.
Sự tích hợp của học máy vào nghiên cứu hóa học của đội ngũ Đại học Cambridge đại diện cho một bước nhảy lớn trong việc vượt qua các rào cản truyền thống trong thiết kế thuốc. Nó mở ra những khả năng mới cho độ chính xác và sáng tạo trong phát triển dược phẩm, dự báo một kỷ nguyên mới trong lĩnh vực hóa học.
Bạn có thể tìm thấy toàn bộ nghiên cứu tại đây.
