Mengintegrasikan AI ke dalam rawatan kanser.

Kanser mempunyai kesan yang ketara terhadap kesihatan awam, oleh itu, keperluan untuk mencari penyelesaian rawatan yang berkesan, selamat dan mampan menjadi semakin mendesak.

Báo Nhân dân•25/05/2026

Penyelidikan sedang dijalankan di Institut Kimia untuk mencari sebatian perencat kanser yang berpotensi daripada rangka kerja xanthone yang berlaku secara semula jadi. (Foto: VAN NGA)

Penyelidikan sedang dijalankan di Institut Kimia untuk mencari sebatian perencat kanser yang berpotensi daripada rangka kerja xanthone yang berlaku secara semula jadi. (Foto: VAN NGA)

Kanser memberi impak yang ketara kepada kesihatan awam, menjadikan keperluan untuk penyelesaian rawatan yang berkesan, selamat dan mampan semakin mendesak. Mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI), pengkomputeran berprestasi tinggi dan pengesahan eksperimen membuka pendekatan yang cekap dalam reka bentuk derivatif xanthone untuk terapi kanser yang disasarkan.

Reka bentuk ubat berbantukan komputer (CADD) menjadi trend penting dalam kimia farmaseutikal moden. Di Vietnam, penyepaduan AI dan pengkomputeran berprestasi tinggi dengan kaedah eksperimen membuka pendekatan baharu untuk mengeksploitasi sebatian semula jadi. Dalam kajian ini, rangka kerja xanthone telah dipilih sebagai bahan sumber yang berpotensi, dengan proses penyelidikan yang berorientasikan daripada simulasi kepada pengesahan eksperimen.

Di samping rawatan tradisional, trend dalam pembangunan ubat moden sedang beralih dengan pesat ke arah reka bentuk ubat yang disasarkan, digabungkan dengan teknologi pengiraan canggih untuk memendekkan masa penyelidikan dan meningkatkan kecekapan. Dalam trend ini, sebatian yang diperoleh secara semula jadi, terutamanya xanton, menarik perhatian kerana potensi biologinya yang pelbagai, termasuk aktiviti antikanser. Walau bagaimanapun, eksploitasi sebatian ini yang berkesan masih terhad jika hanya bergantung pada kaedah eksperimen tradisional, yang memakan masa dan mahal.

Profesor Madya, Dr. Pham Minh Quan dan rakan-rakannya di Institut Kimia (Akademi Sains dan Teknologi Vietnam) telah melaksanakan projek "Penyelidikan tentang penggunaan simulasi pengiraan yang digabungkan dengan kaedah eksperimen untuk mencari sebatian perencat sel kanser yang berpotensi daripada sebatian rangka kerja xanthone yang diperoleh secara semula jadi". Projek ini bertujuan untuk membina proses penyelidikan bersepadu di mana kaedah pengiraan moden seperti AI, simulasi molekul dan pengkomputeran berprestasi tinggi digunakan dalam kombinasi dengan pengesahan eksperimen, menyumbang kepada pembukaan pendekatan baharu dalam penyelidikan dan pembangunan ubat di Vietnam.

Profesor Madya, Dr. Pham Minh Quan menyatakan bahawa pasukan penyelidikan telah membina pangkalan data sebatian xanthone, termasuk kedua-dua sebatian dengan data eksperimen sedia ada dan yang digunakan untuk saringan maya. Berdasarkan ini, model pembelajaran mesin telah dibangunkan dan dilatih untuk meramalkan potensi interaksi sebatian dengan sasaran biologi berkaitan kanser, sekali gus menghasilkan senarai pendek sebatian berpotensi yang menghalang protein yang dikaji dengan cepat. Menggabungkan data eksperimen yang diterbitkan dengan model pengiraan memberikan panduan yang lebih jelas untuk proses saringan, dan bukannya bergantung pada pendekatan "cuba-dan-ralat" tradisional.

Pada masa yang sama, parameter farmakokinetik dan indeks "kesamaan ubat" sebatian juga diramalkan menggunakan alat pengiraan khusus. Ini memastikan bukan sahaja sebatian yang berpotensi tinggi untuk menghalang protein sasaran dipilih, tetapi juga kriteria penting untuk pembangunan ubat seperti penyerapan, pengedaran dan keselamatan dipenuhi. Ini merupakan langkah penting dalam meningkatkan kebolehpercayaan ramalan pengiraan dan seterusnya menyempitkan senarai untuk mengenal pasti sebatian prekursor yang berpotensi sebelum beralih ke fasa eksperimen.

Satu kemuncak penyelidikan ini ialah aplikasi model pembelajaran mendalam dalam mereka bentuk derivatif baharu daripada sebatian plumbum yang dikenal pasti. Daripada sekadar "mencari," penyelidikan ini mengambil langkah penting dengan "mereka bentuk" derivatif baharu berdasarkan struktur sebatian plumbum dengan matlamat untuk meningkatkan aktiviti. Pendekatan ini jelas menunjukkan peranan AI bukan sahaja dalam analisis data tetapi juga dalam mencipta sebatian struktur baharu, satu hala tuju yang mendapat perhatian global dalam bidang reka bentuk ubat.

Terutamanya, dengan senarai derivatif berpotensi yang diperoleh daripada proses simulasi, kajian ini diteruskan dengan separa sintesis derivatif ini berdasarkan asid gambogik – sebatian xanton yang banyak terdapat dalam resin tumbuhan Coptis chinensis. Dua kumpulan derivatif utama, ester (11 sebatian) dan amida (8 sebatian), telah disintesis dengan kecekapan yang tinggi, dan proses sintesis juga telah dibangunkan dan diterbitkan.

Derivatif yang diperoleh telah dinilai untuk aktiviti biologinya pada barisan sel kanser; dua sebatian yang paling menjanjikan telah diuji selanjutnya dalam model haiwan untuk menentukan potensi perencatan tumornya, manakala penilaian ketoksikan akut dan subkronik telah dijalankan untuk memastikan keselamatan. Keputusan menunjukkan bahawa banyak derivatif mempamerkan aktiviti antitumor yang ketara, selaras dengan ramalan simulasi; metil gamgogat dan morfolinyl gambogamida menonjol dengan keberkesanan perencatan tumor yang unggul.

Walau bagaimanapun, menurut Profesor Madya Dr. Pham Minh Quan, pelaksanaan penyelidikan bersepadu masih menghadapi banyak cabaran. Pertama, terdapat batasan dalam data input untuk model pembelajaran mesin disebabkan oleh kekurangan sumber data eksperimen berkualiti tinggi, yang mempengaruhi kebolehpercayaan ramalan. Di samping itu, integrasi yang berkesan antara kumpulan penyelidikan antara disiplin, termasuk kimia, biologi, bioinformatik dan sains data, memerlukan penyelarasan yang rapat dalam kedua-dua kepakaran dan aliran kerja.

Berdasarkan keputusan awal ini, pasukan penyelidikan merancang untuk memperluaskan aplikasi model CADD kepada kumpulan sebatian semula jadi yang lain pada masa hadapan, sambil mempelbagaikan sasaran terapeutik dan menyumbang kepada penyelidikan dan pembangunan ubat yang lebih baik.

HIEU LIEN NGA

Sumber: https://nhandan.vn/tich-hop-ai-dieu-tri-ung-thu-post964425.html