Інтеграція штучного інтелекту в лікування раку.

Рак має значний вплив на здоров'я населення, тому потреба в пошуку ефективних, безпечних та сталих рішень для лікування стає дедалі актуальнішою.

Báo Nhân dân•25/05/2026

В Інституті хімії проводяться дослідження з метою пошуку потенційних сполук, що пригнічують рак, з природних ксантонових каркасів. (Фото: VAN NGA)

Рак суттєво впливає на здоров'я населення, що робить потребу в ефективних, безпечних та сталих рішеннях для лікування дедалі більш нагальною. Інтеграція штучного інтелекту (ШІ), високопродуктивних обчислень та експериментальної валідації відкриває ефективні підходи до розробки похідних ксантону для цілеспрямованої терапії раку.

Автоматизоване проектування ліків (CADD) стає значною тенденцією в сучасній фармацевтичній хімії. У В'єтнамі інтеграція штучного інтелекту та високопродуктивних обчислень з експериментальними методами відкриває нові підходи до використання природних сполук. У цьому дослідженні ксантонові каркаси були обрані як перспективний вихідний матеріал, а дослідницький процес був орієнтований від моделювання до експериментальної перевірки.

Поряд із традиційними методами лікування, тенденція в сучасній розробці ліків різко зміщується в бік цілеспрямованого дизайну ліків у поєднанні з передовими обчислювальними технологіями для скорочення часу досліджень та підвищення ефективності. У цій тенденції сполуки природного походження, особливо ксантани, привертають увагу завдяки своєму різноманітному біологічному потенціалу, включаючи протиракову активність. Однак ефективне використання цих сполук залишається обмеженим, якщо покладатися виключно на традиційні експериментальні методи, які є трудомісткими та дорогими.

Доцент, доктор Фам Мінь Куан та його колеги з Інституту хімії (В'єтнамська академія наук і технологій) реалізували проєкт «Дослідження використання обчислювального моделювання в поєднанні з експериментальними методами для пошуку потенційних інгібіторів ракових клітин з природних сполук ксантонового каркасу». Цей проєкт спрямований на побудову інтегрованого дослідницького процесу, в якому сучасні обчислювальні методи, такі як штучний інтелект, молекулярне моделювання та високопродуктивні обчислення, використовуються в поєднанні з експериментальною верифікацією, що сприятиме відкриттю нового підходу в дослідженнях та розробці ліків у В'єтнамі.

Доцент, доктор Фам Мінь Куан, заявив, що дослідницька група створила базу даних ксантонових сполук, включаючи як сполуки з існуючими експериментальними даними, так і ті, що використовуються для віртуального скринінгу. На основі цього була розроблена та навчена модель машинного навчання для прогнозування потенційної взаємодії сполук з біологічними мішенями, пов'язаними з раком, тим самим швидко створюючи короткий список потенційних сполук, які інгібують досліджуваний білок. Поєднання опублікованих експериментальних даних з обчислювальними моделями забезпечує чіткіше керівництво для процесу скринінгу, а не покладається на традиційний підхід «спроб і помилок».

Одночасно, фармакокінетичні параметри та індекс «лікарської подібності» сполук також прогнозуються за допомогою спеціалізованих обчислювальних інструментів. Це гарантує не лише вибір сполук з високим потенціалом інгібування цільового білка, але й виконання основних критеріїв розробки ліків, таких як абсорбція, розподіл та безпека. Це вирішальний крок у підвищенні надійності обчислювальних прогнозів та подальшому звуженні списку для виявлення потенційних сполук-попередників перед переходом до експериментальної фази.

Родзинкою дослідження є застосування моделей глибокого навчання в розробці нових похідних на основі ідентифікованих провідних сполук. Замість простого «пошуку», дослідження зробило вирішальний крок, «спроектувавши» нові похідні на основі структур провідних сполук з метою покращення активності. Цей підхід чітко демонструє роль штучного інтелекту не лише в аналізі даних, але й у створенні нових структурних сполук, що є напрямком, що привертає увагу всього світу в галузі розробки ліків.

Примітно, що на основі переліку потенційних похідних, отриманих в результаті процесу моделювання, дослідження продовжилося напівсинтезом цих похідних на основі гамбоєвої кислоти – ксантонової сполуки, що міститься в смолі рослини Coptis chinensis. Дві основні групи похідних, естери (11 сполук) та аміди (8 сполук), були синтезовані з високою ефективністю, а також розроблено та опубліковано процес синтезу.

Отримані похідні були оцінені на предмет їхньої біологічної активності на лініях ракових клітин; дві найперспективніші сполуки були додатково протестовані на тваринних моделях для визначення їхнього потенціалу щодо пригнічення пухлин, а також були проведені оцінки гострої та субхронічної токсичності для забезпечення безпеки. Результати показали, що багато похідних проявляли значну протипухлинну активність, що узгоджується з прогнозами моделювання; метилгамгогат та морфолінілгамбогамід виділялися своєю вищою ефективністю щодо пригнічення пухлин.

Однак, за словами доцента доктора Фам Мінь Куана, впровадження інтегрованих досліджень все ще стикається з багатьма труднощами. По-перше, існують обмеження у вхідних даних для моделей машинного навчання через брак високоякісних джерел експериментальних даних, що впливає на прогностичну надійність. Крім того, ефективна інтеграція міждисциплінарних дослідницьких груп, включаючи хімію, біологію, біоінформатику та науку про дані, вимагає тісної координації як у сфері експертизи, так і в робочому процесі.

Ґрунтуючись на цих початкових результатах, дослідницька група планує розширити застосування моделі CADD на інші групи природних сполук у майбутньому, одночасно диверсифікуючи терапевтичні мішені та роблячи внесок у покращення досліджень та розробок лікарських засобів.

ХІЕУ ЛІЕН НГА

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