人工智能（AI）已成为发现药物的有前途的工具，因为它可以提高成功的概率，并为具有较高失败率，广泛的开发期和高成本的过程增加了更高的精度，速度和盈利能力。
在这种情况下，我们将讨论一个称为虚拟筛选的过程。这是指为特定细胞靶标识别新分子而开发的数字溶液，从而加速了新药的发现。迄今为止，缺乏可用的蛋白质结构以及化合物集合的多样性的缺乏，这阻止了对这种方法的更广泛使用。当前，广泛而多样化的虚拟化学图书馆的可用性以及几乎所有蛋白质的结构都代表了两个基本进步，使成功采用虚拟筛查成为可能。此外，用基于机器学习的耦合程序替换经典耦合工具将释放虚拟筛查的全部潜力，从而使生物技术部门中许多公司中许多公司中的许多公司的发现更加有效，有利可图且负担得起。
发现新药物治疗的过程
寻找新的药物治疗的始于鉴定可以用作药物原型（“候选药物”）的化合物或分子，该化合物或分子旨在用于某种病理学的已知且相关的治疗靶标。第一步是高通量筛选（HTS），这是一种自动测试过程，在该过程中，对化学化合物进行了测试以识别其生物学活性，因此，基于此测试中所示的效果。分析化合物的收集越广泛和多样化，找到可能成为药物的分子的可能性就越大。尽管HTS是一种先进的技术，可降低成本，并大大提高了寻找候选药物的效率，但获取大型和多样化化合物的收集的访问可能是昂贵的，并且筛选数百万分子可能需要几个月的时间。
topazium的遗传指纹
虚拟或计算机筛选
虚拟筛选是通过对特定目标疗法进行的，该模拟或建模的分析是通过数十亿个虚拟化合物进行的。
这项技术可以识别可以与治疗靶标键合成并修改其功能的小分子（配体），从而纠正了它们在特定疾病发展中所起的破坏作用。分子与生物靶标之间相互作用的“中硅”的证明并不代表其有益的生物学活性的确认，因为必须在实验室中对通过虚拟筛查鉴定的化合物进行生物学测试，以验证并量化其与其与其与其与其与其与其与其相互作用的相互作用测试的治疗靶标。但是，虚拟筛选提供了一种快速有效的方法，可以将分子子集进行预选以进行后续测试，从而避免了分析整个化合物集合的需求。
它是如何工作的？
治疗靶标是一种生物分子，在细胞水平上在疾病发育过程中起着基本作用。一旦确定了相关的靶标，就要寻求化学化合物与之结合并修改其活性，从而纠正了问题。重要的是要注意，当前使用的大多数治疗靶标都是蛋白质。为了使虚拟筛选成功，我们必须了解治疗目标的三维（3D）结构的尽可能多的细节。传统上，3D结构的精确确定需要复杂的光学技术，例如X射线衍射或冷冻电子显微镜。但是，在诸如Helixfold和Alphafold（Alphafold）等各种AI工具中的最新进展使得可以预测具有高度精确度的活生物体上几乎所有蛋白质的3D结构，从而使虚拟筛选成为可行的选择，以找到可以结合使用的化学化合物几乎所有可能的治疗靶标。尽管HTS需要访问真实的化合物，但在特定集合中正确存储在小瓶中，并能够以测试所需的数量合成它们，但虚拟筛选使用虚拟集合。因此，虚拟筛查不仅可以使制药公司发现制药公司所需的有效性和节省；它还可以通过显着增加可搜索的化学空间的多样性来大大提高成功的可能性。
虚拟筛查的挑战和进步
发现新药的战略中的第一个主要挑战是识别生理上相关的靶标。目前，靶标主要通过基因组测序或遗传表达研究来鉴定。但是，对这类信息的分析非常昂贵，需要大量时间。AI是克服这一挑战的高效技术反应。例如，托帕兹（Topazium）使用一种称为遗传指纹的工具，该工具使用癌症患者的遗传信息来识别可能的独特治疗靶标。使用类似于创建加密货币或加密信息系统的技术，该工具将这些信息编码为为每个可以研究临床进化的患者生成“虚拟肿瘤基因组”。因此，这些工具可以选择与较差的预后相关的基因组，以确定负责不利临床发育的最具代表性的基因突变。这些有害突变揭示了药物可以在哪些情况下作用攻击肿瘤细胞的干预点，从而促进了个性化疗法的发展。
topazium的遗传指纹
另一方面，由于了解靶蛋白的三维结构以及对分子的虚拟收集的访问，研究人员可以进行虚拟筛选以分析分子被预测与目标键合的亲和力。一种称为分子耦合的计算机模拟使探索不同的分子可以在蛋白质结构的天然缝隙（结合位点）中采用的不同构型和方向（统称为“姿势”）。通过此分析，研究人员寻找某些由于分子的热力学状态而特别有利的位置。特别是与位置相关的自由能的水平。具有最有利位置的分子被认为是“命中”，并进入了药物发现的下一个阶段。
在过去两年中，机器学习的进步（ML）大大改善了耦合程序，主要是通过考虑溶液中蛋白质和配体的动态结构。新的ML工具对耦合程序的性能和精度进行了重大改进。预计它们与高性能计算机并行使用，代表着虚拟筛选的效率和可靠性，这将是向前迈出的一步大型虚拟收藏提供的多样性。
简而言之，AI目前可以帮助我们发现现有药物的新用途（重新定位），确定药物的新候选者，并设计新的化合物，这些化合物可以允许针对稀有或终末疾病进行新的治疗方法。
卡洛斯·加尔马里尼（Carlos Galmarini）
首席执行官Topazium