С использованием технологии машинного обучения, можно значительно ускорить процесс скрининга веществ для разработки лекарств против болезни Паркинсона. Кроме того, это позволит снизить затраты на данную стадию в тысячу раз. Такие выводы были сделаны на основе исследования, опубликованного в научном журнале Nature Chemical Biology.
Ученые из Кембриджского университета разработали и применили стратегию, основанную на искусственном интеллекте, для поиска веществ, способных блокировать образование агрегатов белка альфа-синуклеина, который является главным виновником болезни Паркинсона. Анализ миллионов веществ из библиотеки позволил обнаружить пять перспективных соединений. При этом время, затраченное на их обнаружение, было в 10 раз меньше, чем обычно.
Лабораторные эксперименты показали, что обнаруженные вещества эффективны в сотни раз больше, чем те, которые в настоящее время исследуются. Ученые считают, что замена экспериментального скрининга на вычислительный поможет ускорить разработку лекарств против различных заболеваний, а также сделать их более эффективными и доступными с экономической точки зрения.
Агрегаты белка альфа-синуклеина приводят к неправильной работе или гибели нервных клеток мозга. Поиск веществ, способных блокировать этот процесс, обычно занимает месяцы, а иногда и годы. Такая проблема замедляет разработку лекарств, которые могут влиять на основную причину болезни Паркинсона.
По прогнозам, заболеваемость болезнью Паркинсона увеличится в три раза к 2040 году. Это заболевание нарушает способность человека к движению, а также может негативно сказываться на работе желудочно-кишечной системы, нарушать сон и вызывать депрессию, а также ухудшение памяти и мышления.