Oamenii de știință de la Universitatea din Toronto au testat cu succes utilizarea modelelor de învățare automată pentru a ghida formularea medicamentele injectabile cu acțiune de lungă durată. Potențialul algoritmilor de învățare automată de a accelera formularea medicamentelor, ar putea reduce timpul și costurile asociate cu dezvoltarea medicamentelor.

Studiul a fost publicat în Nature Communications și este primul studiu în care s-au aplicat metode de învățare automată în procesul de formulare a medicamentele injectabile cu acțiune de lungă durată

Cercetarea multidisciplinară este condusă de Christine Allen de la departamentul de științe farmaceutice al Universității din Toronto și de Alán Aspuru-Guzik, de la departamentele de chimie și informatică. Ambii cercetători fac parte din Acceleration Consortium, o inițiativă globală care utilizează inteligența artificială și automatizarea pentru a accelera descoperirea noilor materiale și molecule.

„Acest studiu este un pas esențial către dezvoltarea formulărilor de medicamente bazate pe date, cu accent pe preparatele injectabilele cu acțiune de lungă durată. Am văzut cum învățarea automată a permis progrese incredibile în descoperirea de noi molecule, care au potențialul de a deveni medicamente. Acum lucrăm pentru a aplica aceleași metode care să ne ajute să proiectăm formulări mai bune de medicamente  și, în cele din urmă, medicamente mai bune”, a spus Christine Allen, profesor la Facultatea de Farmacie ”Leslie Dan”, Universitatea din Toronto.

Considerate una dintre cele mai promițătoare strategii terapeutice pentru tratamentul bolilor cronice, injectabilele cu acțiune de lungă durată (LAI) sunt o clasă de sisteme avansate de livrare a medicamentelor, care sunt concepute pentru a elibera încărcătura pe perioade lungi de timp cu scopul de a obține un efect terapeutic prelungit. Această abordare poate ajuta pacienții să adere mai bine la regimul de tratament, să obțină reducerea efectelor secundare și să obțină o eficacitate mărită a medicamentelor.

„AI (inteligența artificială) transformă modul în care facem știință. Ajută la accelerarea descoperirii și optimizării. Acesta este un exemplu perfect de tipul „Înainte de IA” și „După IA” și arată modul în care livrarea medicamentelor poate fi influențată de această cercetare multidisciplinară”, a declarat Alán Aspuru-Guzik, profesor de chimie și informatică, la Universitatea din Toronto.

Echipa a lucrat pentru a aplica predicțiile obținute cu ajutorul AI și pentru a ilustra modul în care modelele de învățare automată ar putea fi utilizate pentru a informa proiectarea noilor LAI. Acest lucru a permis proiectarea unei noi formulări LAI pentru un medicament utilizat în prezent pentru tratarea cancerului ovarian.

Rezultatele studiului actual sunt încurajatoare și semnalează potențialul învățării automate de a reduce dependența de anumite teste care încetinesc ritmul de dezvoltare a preparatelor injectabile cu acțiune de lungă durată.

Autorii studiului identifică lipsa seturilor de date open-source, disponibile în științele farmaceutice, ca fiind o provocare semnificativă pentru progresul viitor.

„Când am început acest proiect, am fost surprinși de lipsa datelor raportate de numeroasele studii care utilizează microparticule polimerice. Ceea ce înseamnă că studiile și munca nu au putut fi valorificate pentru a dezvolta modelele de învățare automată de care avem nevoie pentru a obține progrese reale. Există o nevoie reală de a crea baze de date solide în științele farmaceutice, cu acces deschis – disponibile tuturor, astfel încât să putem lucra împreună pentru a promova acest domeniu”, susține prof. Christine Allen.

„Scopul nostru a fost să reducem bariera dată de aplicarea învățării automate în științele farmaceutice. Am pus la dispoziție seturile de date obținute în cadrul studiului, astfel încât și alți cercetători să poată construi ipoteze pornind de la rezultatele noastre. Sper ca acest studiu să fie începutul a ceva și nu sfârșitul aplicării metodelor de învățarea automată în formularea medicamentelor”, declară cercetătorul Pauric Bannigan.

Sursă: www.technologynetworks.com

Sursa foto: Fotografie de la Alena Shekhovtcova: https://www.pexels.com/ro-ro/fotografie/medica-ie-farmacie-farmaceutic-recuperare-6074926/