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英國劍橋大學研究人員使用人工智能(AI)技術大幅加快了帕金森病治療方法的開發(fā)。他們設計并使用了一種基于AI的策略，來識別阻止α-突觸核蛋白(帕金森病的特征蛋白)聚集的小分子。研究結(jié)果發(fā)表在新一期《自然·化學生物學》雜志上。
帕金森病影響著全球600多萬人，預計到2040年，這一數(shù)字將增加兩倍。當人們患上帕金森病時，一些蛋白質(zhì)會失控并導致神經(jīng)細胞死亡。當這些蛋白質(zhì)錯誤折疊時，它們可形成被稱為路易小體的異常聚集，這些小體在腦細胞內(nèi)積聚，并阻止其正常運作。
尋找帕金森病潛在治療方法的一條途徑是，識別能抑制α-突觸核蛋白聚集的小分子。此次，該團隊使用機器學習技術快速篩選了一個包含數(shù)百萬個條目的化學庫，以識別與淀粉樣蛋白聚集體結(jié)合并阻止其增殖的小分子。最終確定了5種高度有效的化合物。
利用AI技術，研究人員將初始篩查過程加快了10倍，并將成本縮減至千分之一，這意味著研發(fā)出帕金森病潛在療法的速度要快很多。
使用這種方法，研究團隊開發(fā)了一種化合物，以靶向聚集體表面的“口袋”，這些“口袋”是導致聚集體本身指數(shù)級增長的原因。這種化合物的效力是以前報道的數(shù)百倍，開發(fā)成本也低得多。
領導這項研究的米歇爾·文德魯斯科洛教授表示，機器學習正在對藥物發(fā)現(xiàn)過程產(chǎn)生影響，它加快了識別最有前途的候選藥的過程。由于時間和成本大幅減少，未來可實行多個藥物開發(fā)計劃。
【總編輯圈點】
人工智能技術在醫(yī)藥研發(fā)領域的應用日益深入。具體表現(xiàn)是，在該領域的應用不但越來越廣泛，而且許多細分領域的研發(fā)設計也正在更多地受益于這項技術。借助人工智能技術設計帕金森病藥物，效率大大提高，就是其中一個很好的案例。期待未來人工智能技術為藥物研發(fā)帶來更多新可能。
（責任編輯：華康）
