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Startup usa AI para buscar moléculas que ayuden a combatir el coronavirus

Hola a todos. En este momento, OTUS ha abierto un reclutamiento para el curso de Python Neural Networks , y hoy queremos compartir con ustedes una traducción de un artículo interesante sobre una compañía en la que nuestro maestro de curso Arthur Kadurin trabaja como director de IA .



Insilico Medicine, una startup con sede en Rockville, Maryland, afirma que usó inteligencia artificial para identificar rápidamente moléculas que podrían formar la base de un tratamiento efectivo para la infección por coronavirus en su apogeo.
El sistema Insilico AI tardó 4 días en identificar miles de nuevas moléculas que podrían convertirse en posibles medicamentos antivirus. En Insilico dicen que sintetizan y prueban los 100 candidatos más prometedores, así como la biblioteca públicamente disponible de nuevas estructuras moleculares, para que otros investigadores también puedan usarlos en su trabajo.

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COVID-19 — , SARS-CoV-2 (2019-nCoV). — , /, .



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La emergencia sanitaria mundial causada por la proliferación del nuevo coronavirus mortal conocido como 2019-nCoV ha demostrado ser un verdadero desafío para muchas tecnologías biomédicas modernas, nuevas organizaciones y agencias de financiación que se esfuerzan por reducir drásticamente el tiempo necesario para crear nuevas vacunas y medicamentos para combatir la pandemia.

La idea básica es encontrar y probar nuevos tratamientos probando a las personas durante solo una o dos semanas en lugar de hacerlo durante años. Gillead, una compañía estadounidense de biotecnología, hace un tratocon un hospital de Beijing a principios de esta semana para comenzar a probar de inmediato el medicamento antiviral Remdesivir existente en Wuhan, el corazón del brote de coronavirus, en humanos.

Insilico, por otro lado, decidió verificar si podían encontrar alguna pista que pudiera ayudar a tratar 2019-nCoV hasta el 28 de enero.

Alexander Zhavoronkov, el fundador y CEO, lo comentó de esta manera: "Cuando ocurrió un brote de virus, no nos dimos cuenta de la gravedad de esto".

Según Zhavoronkov, después de que la compañía decidió participar en el estudio, estudiaron una larga lista de todo tipo de tratamientos 2019-nCoV que publicó el Instituto de Descubrimiento de Medicamentos de Salud Global de Beijing . Como objetivo, eligieron una enzima llamada proteasa tipo 3C, que es crucial para la reproducción del virus.

Zhavoronkov dijo que Insilico eligió este objetivo en parte porque era similar a otras proteasas virales cuyas estructuras ya habían sido modeladas previamente, y también porque tenían acceso al modelo de la proteasa similar a 3C 2019-nCoV desarrollada por Rao Zihe , renombrado experto en estructuras de proteínas virales en la Universidad Tecnológica de Shanghai.

A partir del 31 de enero, Insilico ha implementado 28 modelos diferentes de aprendizaje automático para desarrollar nuevas moléculas que puedan unirse a una proteasa similar a 3C e inhibir su función.
Algunos de estos métodos utilizan redes adversas generativas (o GAN), el mismo tipo de aprendizaje automático conocido comúnmente por crear falsificaciones profundas. Pero en este caso, en lugar de generar videos falsos altamente realistas, la IA genera nuevas moléculas que forman una estructura adecuada para unirse a la proteasa.

Insilico también utiliza métodos de aprendizaje automático para filtrar estructuras moleculares que producen GAN: dan preferencia a estructuras que tienen propiedades "medicinales" y son químicamente activas, mientras que al mismo tiempo descartan moléculas que, a juzgar por sus propiedades, es poco probable que funcionen como drogas, por ejemplo, compuestos metálicos.

También se utilizan varios filtros para ayudar a garantizar que el conjunto de moléculas generadas no sea similar a las estructuras conocidas existentes (Zhavoronkov afirma que ni una sola molécula generada por su sistema coincide con la ya existente en más del 70%). Las moléculas son diferentes entre sí, por lo que la compañía tiene un buen conjunto de candidatos para las pruebas.

Cuatro días después, el software Insilico creó cientos de miles de nuevas estructuras moleculares y las filtró, dejando varios miles que cumplían con los criterios para determinar si un posible candidato podría convertirse en un medicamento.
"En cuatro días, generamos moléculas bastante buenas", comenta Zhavoronkov .

La compañía publicó un artículo que detalla su investigación en el repositorio de investigación gratuito, no revisado por pares Research Gate . La compañía también publicó su investigación y la estructura de todas las moléculas potencialmente útiles en su sitio web . Insilico alienta a los investigadores a estudiar y analizar críticamente las moléculas creadas por su sistema, con la esperanza de acelerar la búsqueda de aquellas moléculas que podrían ser útiles para tratar el coronavirus.
Insilico no es la única compañía que espera que la inteligencia artificial ayude a ofrecer nuevos tratamientos para el coronavirus de Wuhan. Un equipo de la Universidad de Michigan también publicó recientemente un artículo.sobre el uso de métodos de aprendizaje automático para crear nuevos medicamentos contra 2019-nCoV.

Fundada en 2014, Insilico ha atraído alrededor de $ 50 millones en financiamiento de capital de riesgo hoy. Utiliza varias tecnologías diferentes basadas en inteligencia artificial para desarrollar nuevas moléculas que pueden formar la base de productos farmacéuticos para tratar enfermedades y predecir resultados de ensayos clínicos. La compañía se asoció con el gigante farmacéutico GSK y Jiangsu Chia Tai Fenghai Pharmaceutical de China para ayudarlos a desarrollar moléculas para nuevos medicamentos potenciales.


: «Triplet Loss: ».

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