Интеграция ИИ в лечение рака.

Рак оказывает значительное влияние на общественное здоровье, поэтому необходимость поиска эффективных, безопасных и устойчивых методов лечения становится все более актуальной.

Báo Nhân dân•25/05/2026

В Институте химии проводятся исследования по поиску потенциальных противораковых соединений из встречающихся в природе ксантоновых структур. (Фото: Ван Нга)

Рак оказывает значительное влияние на общественное здравоохранение, что делает потребность в эффективных, безопасных и устойчивых методах лечения все более актуальной. Интеграция искусственного интеллекта (ИИ), высокопроизводительных вычислений и экспериментальной проверки открывает эффективные подходы к разработке производных ксантона для таргетной терапии рака.

Компьютерное проектирование лекарственных препаратов (CADD) становится важной тенденцией в современной фармацевтической химии. Во Вьетнаме интеграция искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений с экспериментальными методами открывает новые подходы к использованию природных соединений. В данном исследовании в качестве перспективного исходного материала были выбраны ксантоновые структуры, а исследовательский процесс был ориентирован от моделирования до экспериментальной проверки.

Наряду с традиционными методами лечения, современная разработка лекарств все больше смещается в сторону целенаправленного проектирования лекарственных препаратов в сочетании с передовыми вычислительными технологиями для сокращения времени исследований и повышения эффективности. В этом направлении привлекают внимание соединения природного происхождения, особенно ксантоны, благодаря их разнообразному биологическому потенциалу, включая противораковую активность. Однако эффективное использование этих соединений остается ограниченным, если полагаться исключительно на традиционные экспериментальные методы, которые являются трудоемкими и дорогостоящими.

Доцент, доктор Фам Минь Куан, и его коллеги из Института химии (Вьетнамская академия науки и технологий) реализовали проект «Исследование по использованию компьютерного моделирования в сочетании с экспериментальными методами для поиска потенциальных соединений, ингибирующих рост раковых клеток, среди природных ксантоновых соединений». Цель этого проекта — создание интегрированного исследовательского процесса, в котором современные вычислительные методы, такие как искусственный интеллект, молекулярное моделирование и высокопроизводительные вычисления, используются в сочетании с экспериментальной проверкой, что способствует открытию нового подхода к исследованиям и разработке лекарственных препаратов во Вьетнаме.

Доцент, доктор Фам Минь Куан, заявил, что исследовательская группа создала базу данных ксантоновых соединений, включающую как соединения с уже имеющимися экспериментальными данными, так и те, которые использовались для виртуального скрининга. На основе этой базы была разработана и обучена модель машинного обучения для прогнозирования потенциальных взаимодействий соединений с биологическими мишенями, связанными с раком, что позволяет быстро составить короткий список потенциальных соединений, ингибирующих изучаемый белок. Сочетание опубликованных экспериментальных данных с вычислительными моделями обеспечивает более четкое руководство для процесса скрининга, в отличие от традиционного метода «проб и ошибок».

Одновременно с этим, с помощью специализированных вычислительных инструментов прогнозируются фармакокинетические параметры и индекс «лекарственной пригодности» соединений. Это гарантирует не только отбор соединений с высоким потенциалом ингибирования целевого белка, но и соответствие основным критериям разработки лекарственных препаратов, таким как абсорбция, распределение и безопасность. Это важный шаг для повышения надежности вычислительных прогнозов и дальнейшего сужения списка потенциальных соединений-предшественников перед переходом к экспериментальной фазе.

Одним из ключевых моментов исследования является применение моделей глубокого обучения для разработки новых производных на основе идентифицированных ведущих соединений. Вместо простого «поиска» исследование сделало решающий шаг, «разработав» новые производные на основе структур ведущих соединений с целью повышения их активности. Такой подход наглядно демонстрирует роль ИИ не только в анализе данных, но и в создании новых структурных соединений — направлении, привлекающем всеобщее внимание в области разработки лекарственных препаратов.

Примечательно, что, используя список потенциальных производных, полученный в результате моделирования, исследование продолжилось полусинтезом этих производных на основе гамбогиновой кислоты – ксантонового соединения, в большом количестве содержащегося в смоле растения Coptis chinensis. Были синтезированы две основные группы производных: сложные эфиры (11 соединений) и амиды (8 соединений) с высокой эффективностью, а также разработан и опубликован процесс синтеза.

Полученные производные были оценены на предмет их биологической активности в отношении линий раковых клеток; два наиболее перспективных соединения были дополнительно протестированы на животных моделях для определения их противоопухолевого потенциала, а также были проведены оценки острой и подострой токсичности для обеспечения безопасности. Результаты показали, что многие производные проявляют значительную противоопухолевую активность, что согласуется с прогнозами моделирования; метилгамгогат и морфолинилгамбогамид выделялись своей превосходной противоопухолевой эффективностью.

Однако, по словам доцента доктора Фам Минь Куана, внедрение интегрированных исследований по-прежнему сталкивается со многими проблемами. Во-первых, существуют ограничения во входных данных для моделей машинного обучения из-за отсутствия высококачественных экспериментальных источников данных, что влияет на надежность прогнозирования. Кроме того, эффективная интеграция между междисциплинарными исследовательскими группами, включая химию, биологию, биоинформатику и науку о данных, требует тесной координации как в области экспертных знаний, так и в организации рабочего процесса.

На основе этих предварительных результатов исследовательская группа планирует в будущем расширить применение модели CADD на другие группы природных соединений, одновременно диверсифицируя терапевтические мишени и способствуя совершенствованию исследований и разработок лекарственных препаратов.

ХИЕУ ЛИЕН НГА

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