Thứ năm, 14/07/2022 09:01

EquiBind: mô hình học sâu giúp tìm ra các phân tử thuốc tiềm năng nhanh hơn hàng nghìn lần

Mới đây, các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã phát triển thành công mô hình học sâu hình học EquiBind, giúp tìm ra các phân tử thuốc tiềm năng nhanh và chính xác hơn 1.200 lần so với các mô hình tính toán hiện đại, qua đó giúp giảm nguy cơ và chi phí của những lần thử thuốc thất bại.

EquiBind (lục lam) dự đoán phối tử có thể vừa với túi protein (xanh lục) và kết cấu chuẩn (màu hồng) (ảnh: nhóm tác giả nghiên cứu).

Vũ trụ chứa vô số phân tử, nhưng bao nhiêu trong số các phân tử này có các đặc điểm giống thuốc tiềm năng có thể được sử dụng để phát triển các phương pháp điều trị bằng thuốc để cứu sống con người? Câu trả lời sẽ là những con số khổng lồ, đồng nghĩa với quá trình phát triển thuốc sẽ còn kéo dài, đặc biệt trong bối cảnh cấp thiết phải tìm ra các loại thuốc điều trị cho những bệnh lây lan nhanh như Covid-19.  

Trước khi việc phát triển thuốc diễn ra, các nhà nghiên cứu phải tìm ra các phân tử giống thuốc có khả năng liên kết hoặc kết nối đúng vào các mục tiêu protein nhất định trong một quá trình được gọi là khám phá thuốc. Sau khi kết nối thành công với protein, thuốc liên kết, còn được gọi là phối tử, có thể ngăn một protein hoạt động. Nếu quá trình này xảy ra với một loại protein thiết yếu của vi khuẩn, nó có thể giết chết vi khuẩn, từ đó bảo vệ cho cơ thể con người.

Tuy nhiên, quá trình phát hiện thuốc có thể tốn kém cả về tài chính và thời gian tính toán, với hàng tỷ USD được đổ vào quá trình này và hơn một thập kỷ phát triển và thử nghiệm trước khi được Cục Quản lý thực phẩm và dược phẩm quốc gia phê duyệt lần cuối. Hơn nữa, 90% tất cả các loại thuốc đều thất bại sau khi chúng được thử nghiệm trên người do không có tác dụng hoặc quá nhiều tác dụng phụ. Một trong những cách mà các công ty dược phẩm bù lại chi phí cho những thất bại này là tăng giá của những loại thuốc thành công.

Hầu hết các mô hình tính toán hiện đại dựa trên việc lấy mẫu của các ứng viên tiềm năng cùng với các phương pháp như cho điểm, xếp hạng và tinh chỉnh để có được sự phù hợp tốt nhất giữa phối tử và protein. Trong khi đó, EquiBind đã sử dụng lý luận hình học tích hợp giúp mô hình tìm hiểu vật lý cơ bản của các phân tử và tổng quát hóa thành công để đưa ra dự đoán tốt hơn khi gặp các dữ liệu mới.

Việc công bố những phát hiện này nhanh chóng thu hút sự chú ý của các chuyên gia trong ngành. Nhóm nghiên cứu được đề nghị thử nghiệm mô hình của họ trên một loại thuốc và protein hiện có được sử dụng cho bệnh ung thư phổi, bệnh bạch cầu và các khối u đường tiêu hóa. Trong khi hầu hết các phương pháp gắn kết truyền thống không thể liên kết được các phối tử hoạt động trên các protein đó, thì EquiBind đã thực hiện thành công.

Bắc Lê (theo MIT)

 

 

Đánh giá

X
(Di chuột vào ngôi sao để chọn điểm)