Исследователи из Национального университета Сингапура создали новый рабочий процесс, который сочетает искусственный интеллект и молекулярное моделирование для ускоренного поиска лекарств, способствующих заживлению диабетических ран. В ходе исследования фолиевая кислота была определена как один из наиболее перспективных кандидатов. Результаты работы опубликованы в журнале ACS Nano Medicine.
Диабетические раны, такие как язвы на стопах, являются серьезной клинической проблемой из-за сложных нарушений множества биологических процессов, включая воспаление и регенерацию тканей. Это затрудняет нахождение эффективных терапевтических средств для их заживления.
Команда ученых применила инновационный подход, который объединил анализ научной литературы с помощью ИИ, молекулярное моделирование и лабораторные эксперименты. Этот метод позволил протестировать около 3 тысяч препаратов, сократив время от анализа литературы до лабораторных испытаний более чем на 70%.
Информация в статье носит справочный характер и не заменяет консультацию врача. Перед применением рекомендаций обратитесь к специалисту.
Вместо традиционного анализа отдельных препаратов, исследователи сравнили 2989 существующих лекарственных средств с 8739 белками, участвующими в патогенезе диабетических ран. Искусственный интеллект использовался для анализа научной литературы и выявления влияния различных препаратов на эти белки.
С помощью методов вычислительной химии детально изучались взаимодействия между наиболее интересными лекарственными молекулами и целевыми белками. Этот многоступенчатый процесс позволил сократить количество возможных комбинаций с миллионов до 35 потенциальных лекарств и 50 ключевых белков для дальнейшего анализа.
Среди наиболее перспективных кандидатов выделена фолиевая кислота. Несмотря на свою известность как добавка, ее терапевтический потенциал в лечении диабетической стопы ранее не исследовался в полной мере. Лабораторные эксперименты с клетками кожи показали, что фолиевая кислота существенно ускоряет заживление ран по сравнению с контрольными группами, что подтверждает прогнозы, сделанные с помощью ИИ и молекулярного моделирования.
Предложенный комплексный подход показал значительное сокращение временных затрат (более 70%) на этапе от анализа литературы до лабораторной проверки по сравнению с традиционными методами. Это свидетельствует о большом потенциале вычислительных моделей для перепрофилирования лекарств и разработки новых стратегий терапии, направленных на снижение риска осложнений при диабетической стопе.
Основное преимущество разработанного процесса заключается в четком распределении функций между его компонентами. Искусственный интеллект обрабатывает большие объемы уже опубликованных исследований для выявления потенциальных биологических мишеней. Методы вычислительной химии затем определяют вероятность взаимодействия препарата с белками на молекулярном уровне. Интеграция этих данных позволяет составить ранжированный список кандидатов, которые проходят лабораторную проверку для подтверждения прогнозов на уровне живых клеток.
Ранее Наука Mail освещала неожиданную причину развития диабета.
Фото: hi-tech.mail.ru
Материалы проходят проверку с учетом современных клинических рекомендаций, научных данных и практического опыта врачей. Основная задача Медколлегии — обеспечить достоверность, актуальность и понятность медицинской информации для пользователей.