Az Isomorphic Labs új AI-motorja rejtett fehérjecélpontokat fedez fel
Az Isomorphic Labs új AI-motorja, az IsoDDE, képes olyan rejtett fehérjefelületeket azonosítani, amelyek normál körülmények között láthatatlanok, de specifikus molekulák kölcsönhatására nyílnak meg.

Az Isomorphic Labs, a Google DeepMind leányvállalata egy új AI-alapú rendszert fejleszt, amely forradalmasíthatja a gyógyszerkutatást. A cég már stratégiai partnerségeket kötött a Novartis és az Eli Lilly gyógyszercégekkel, valamint 2,1 milliárd dollár friss finanszírozást szerzett.
Az új Isomorphic Drug Design Engine (IsoDDE) a fehérjék szerkezetének előrejelzésében szerzett Nobel-díjas tudásra épít, de túlmutat a korábbi modelleken. Míg az AlphaFold modellek a fehérjék hajtogatódásának problémáját oldották meg, az IsoDDE képes modellezni a fehérjék kölcsönhatásait más biomolekulákkal, beleértve nukleinsavakat, kis molekulákat és más fehérjéket.
Kapcsolódó: nyílt forráskódú fehérje-összehajlási modellek
Rejtett fehérjefelületek felfedezése
Az IsoDDE egyik legfontosabb újítása a „kriptikus zsebek” azonosítása. Ezek olyan fehérjefelszíni üregek, amelyek a fehérje alapállapotában nem láthatók, csak egy specifikus molekula, úgynevezett ligand kötődésekor nyílnak meg. Az Isomorphic Labs egy Nature-cikkben publikált példán keresztül demonstrálta a rendszer képességeit: az IsoDDE tökéletesen megjósolta egy cereblon nevű fehérje új, korábban ismeretlen kriptikus zsebének helyét, és pontosan modellezte a hozzá kötődő ligandokat.
Kapcsolódó: szintetikus adatkészletek
Túl az alapvető szerkezetjósláson
Adrian Stecuła, az Isomorphic Labs munkatársa szerint a gyógyszertervezéshez nem elegendő pusztán a szerkezet előrejelzése. Az IsoDDE képes megjósolni a ligandok kötődésének módját, erősségét és egyéb tulajdonságait is. A rendszer nemcsak kis molekulák, hanem antitestek, molekuláris ragasztók és peptidek tervezésében is segítséget nyújthat, kibővítve ezzel a gyógyszerfejlesztés eszköztárát. A cég elnöke, Max Jaderberg szerint az IsoDDE-vel és más, még be nem jelentett végpontokkal javítható a modellek teljesítménye, és az AI-rendszerek egyre nagyobb szerepet kapnak majd a hipotézisek generálásában, tesztelésében és az eredmények elemzésében a gyógyszerkutatásban, a Novartis és az Eli Lilly gyógyszercégekkel való partnerség keretében.
Kapcsolódó: AI-ügynökök fejlődése