«`html
Применение MISATO в AI-решениях для отрасли биотехнологий
В сфере технологий искусственного интеллекта (ИИ) существует актуальная проблема для сообщества, занимающегося поиском лекарств (DD), особенно в структурной биологии и вычислительной химии — создание инновационных моделей, тонко настроенных для разработки лекарств. Основная проблема заключается в точном и эффективном предсказании молекулярных свойств, важных для понимания взаимодействий белок-лиганд и оптимизации аффинности связывания, необходимых для продвижения эффективных инициатив по разработке лекарств.
Ограничения существующих методов и предложение MISATO
В текущей структурной биологии и разработке лекарств исследователи обычно полагаются на существующие наборы данных и методы, которые имеют врожденные ограничения, такие как структурные неточности, кристаллографические артефакты и трудности в точном улавливании динамической природы взаимодействий белок-лиганд. Традиционные подходы к предсказанию молекулярных свойств часто не содержат необходимой детали для сложных взаимодействий белок-лиганд, игнорируя важную роль динамики и гибкости в понимании механизмов связывания и аффинности.
Исследователи из Института структурной биологии Технического университета Мюнхена, Центра суперкомпьютерных вычислений Юлих, Helmholtz AI, Кембриджского университета, Ягеллонского университета и Института вычислительной биологии предлагают MISATO, обозначающий трансформационный сдвиг в методологии поиска лекарств и структурной биологии. MISATO решает ограничения существующих методов путем интеграции квантово-химически уточненных данных о лигандах, молекулярной динамики (MD) и передовых моделей искусственного интеллекта. Этот комплексный подход облегчает нюансное понимание молекулярных свойств, улавливая детали электронной структуры и динамическое поведение, важные для точных предсказаний.
Практическое применение MISATO
MISATO применяет комплексный подход, используя полуэмпирические квантово-химические методы для уточнения наборов данных о лигандах. Этот метод улавливает электронные свойства с высокой точностью, а также анализирует как детали электронной структуры, так и динамическое поведение, важные для точных предсказаний. Кроме того, классические MD-симуляции в рамках MISATO характеризуют динамическое поведение и конформационный ландшафт белок-лигандных комплексов, предлагая понимание механизмов связывания и гибкости. Интегрированные в MISATO модели искусственного интеллекта, такие как графовые нейронные сети (GNN), обучены на этом обогащенном наборе данных для предсказания свойств, таких как адаптивность, аффинность связывания и термодинамические параметры. Обширные экспериментальные проверки подтверждают эффективность этих моделей в точном предсказании ключевых молекулярных свойств, важных для поиска лекарств.
Заключение
MISATO означает значительный прогресс в поиске лекарств и структурной биологии, основанных на искусственном интеллекте. Интегрируя квантовую химию, MD-симуляции и передовые модели искусственного интеллекта, MISATO предоставляет комплексное и надежное решение для преодоления вызовов структурного проектирования лекарств, повышая точность и эффективность и предоставляя исследователям мощные инструменты.
«`
