Исследователи из Университета Торонто совместно с Insilico Medicine использовали квантовые вычисления и ИИ для поиска новых молекул, способных воздействовать на «нелечимый» белок KRAS, связанный с развитием рака. Работа опубликована в Nature Biotechnology.
KRAS мутирует в каждом четвертом случае рака, но эффективных препаратов против него практически нет — одобрены лишь два, и они продлевают жизнь пациентов всего на несколько месяцев. Чтобы ускорить поиск новых лекарств, команда объединила квантовые вычисления, генеративный ИИ и классические методы моделирования.
Исследователи создали базу данных из 1,1 миллиона молекул, включая 650 экспериментально подтвержденных ингибиторов KRAS. Затем использовали ИИ-движок Chemistry42 от Insilico Medicine, чтобы выбрать 15 перспективных молекул для лабораторных испытаний. Две из них показали способность эффективно воздействовать на разные мутации KRAS в живых клетках.
«Такой подход может сократить доклиническую фазу разработки препаратов на несколько лет«, — отметил Игорь Стальяр, один из авторов исследования.
Хотя квантовые вычисления помогли ускорить процесс, исследователи пока не доказали их превосходство над классическими методами. Однако они уверены, что с развитием квантовых технологий их алгоритмы станут более мощными.
Теперь команда работает над улучшением найденных молекул для последующих доклинических испытаний и применяет свой гибридный подход к другим «нелечимым» белкам.
«До 85% всех белков человека считаются «нелечимыми», и ИИ может стать ключом к созданию новых противораковых препаратов», — подчеркнул Алекс Жаворонков, соавтор исследования и глава Insilico Medicine.
