Исследователи планируют с помощью искусственного интеллекта искать лекарство, которое поможет избавиться от опиоидной зависимости. Результаты исследования опубликованы в журнале NeuroscieNews.
Опиоидные препараты действуют путем активации опиоидных рецепторов, что приводит к облегчению боли и хорошему самочувствию. К сожалению, они также вызывают физическую зависимость и затрудненное дыхание, последнее, часто приводит к смерти во время передозировки наркотиков.
Исследователи надеются облегчить опиоидную зависимость, открыв препараты, которые ингибируют каппа-опиоидный рецептор. Проведенные ранее доклинические исследования показали, что блокирование этих каппа-опиоидных рецепторов может помочь в лечении опиоидной зависимости.
Сложность этой задачи заключается в выявлении лекарств, которые действительно могут блокировать активность белка, такого как каппа-опиоидный рецептор, в море бесчисленных кандидатов. Вот почему ученые обратились к вычислительным инструментам, чтобы сделать процесс более эффективным. Искусственный интеллект (ИИ) поможет в оптимизации процесса поисков.
"Преимущество искусственного интеллекта заключается в том, что он способен обрабатывать огромные объемы информации и учиться распознавать на ее основе закономерности. Итак, мы считаем, что машинное обучение может помочь нам использовать информацию, которая может быть получена из больших химических баз данных, для разработки новых лекарств с нуля. И таким образом, мы потенциально можем сократить время и затраты, связанные с открытием лекарств", - рассказали ученые.
Команда обучила компьютерную модель генерировать соединения, которые могли бы блокировать рецептор, с помощью алгоритма обучения с подкреплением, который вознаграждал свойства, благоприятные для медикаментозного лечения. Они сделали это, объединив информацию о каппа-опиоидном рецепторе и известных лекарствах.
До сих пор это оказывалось успешным. Исследователи уже идентифицировали несколько соединений, обладающих многообещающими свойствами. Сейчас они стремятся синтезировать их и в конечном итоге протестировать на животных моделях на предмет безопасности и эффективности.
