Научное сообщество стало свидетелем значительного прорыва в области молекулярной оптимизации благодаря внедрению платформы MolMod. Разработанный командой под руководством Чжоу, этот инновационный инструмент призван переопределить подходы исследователей к проектированию и улучшению химических соединений в различных дисциплинах.
MolMod использует сложный фрагментный подход, интеллектуально разделяя молекулы на составляющие их части. Это позволяет прогнозировать и уточнять свойства новых химических сущностей путем анализа и манипулирования этими фрагментами. Платформа опирается на обширные базы данных и устоявшиеся принципы вычислительной химии — области, которая совершенствовалась десятилетиями.
Моделируя модификации до их физического синтеза, MolMod значительно сокращает время и ресурсы, обычно требуемые для традиционных методов. Эта возможность особенно важна в таких областях, как фармацевтика и материаловедение, где итеративный процесс молекулярного дизайна может быть длительным и ресурсоемким.
В основе MolMod лежит интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для постоянного повышения точности прогнозирования и оптимизации процесса. Эта интеграция ИИ является ключевым отличием, позволяющим платформе решать сложные взаимозависимости в молекулярных структурах, которые часто трудно моделировать с помощью обычных методов.
Дружественный интерфейс платформы демократизирует доступ к передовой вычислительной химии, способствуя более междисциплинарному сотрудничеству между химиками, биологами и специалистами по данным. Такая доступность жизненно важна для ускорения научных открытий и инноваций.
Фрагментный подход к открытию лекарств (FBDD) сам по себе стал основным методом скрининга, и множество одобренных препаратов возникли благодаря этой методологии. Последние достижения были сосредоточены на подгонке фрагментов, аффинной масс-спектрометрии и вычислительных подходах, делая FBDD более эффективным и результативным. MolMod развивает эти достижения, предлагая оптимизированный рабочий процесс для молекулярной оптимизации в рамках FBDD.
Влияние ИИ в фармацевтической промышленности огромно: потенциал создания миллиардов долларов экономической ценности за счет ускорения открытия и разработки лекарств. Модели на основе ИИ используются для персонализации дозировки, сокращения фармацевтических отходов и даже для разработки биоразлагаемых лекарств. Способность ИИ анализировать огромные наборы данных позволяет с беспрецедентной точностью прогнозировать взаимодействие лекарств с мишенями, как это видно на примере таких инструментов, как AlphaFold.
Универсальность MolMod делает его применимым в широком спектре областей, включая фармацевтику, материаловедение и катализ. В фармацевтике он обещает продвижение персонализированной медицины путем адаптации молекулярных свойств к индивидуальным потребностям пациентов. Платформа призвана обеспечить беспрепятственное общение и сотрудничество между различными научными областями, разрушая традиционные барьеры и способствуя более интегрированному подходу к исследованиям.
Ускоряя графики исследований, минимизируя риски, связанные с экспериментальной работой, и трансформируя коммерческие практики в области открытия лекарств и химического производства, MolMod готов открыть новую эру молекулярной науки, характеризующуюся креативностью, точностью и совместными инновациями. Исследования показывают, что ИИ может сократить сроки разработки лекарств на четыре года и сэкономить 26 миллиардов долларов, а также ускорить подачу заявок в регулирующие органы на 40% при повышении эффективности затрат на 50%. Ожидается, что к 2025 году применение ИИ в фармацевтике принесет от 350 до 410 миллиардов долларов годовой стоимости.
