انقلابی در درمان سرطان | آینده‌ای امیدوارانه‌تر برای درمان‌های شخصی و مقرون به صرفه

تینو – یکتافراهانی: تحقیقات اخیر بر روی ترکیب علم و هوش مصنوعی که توسط دکتر رافائل برناردی در دانشگاه آبرن انجام شده و در مجله انجمن شیمی آمریکا منتشر شده است، با ترکیب هوش مصنوعی و شبیه سازی دینامیک مولکولی، مشکل جدیدی را حل می کند و راه امیدوارکننده ای را برای پیشرفت ارائه می دهد. برای درمان شخصی سرطان

سنگ بنای بسیاری از درمان های ایمنی

هدف قرار دادن پروتئین PD-L1 اساس بسیاری از درمان های ایمنی سرطان است. PD-L1 به سلول‌های سرطانی اجازه می‌دهد تا با سرکوب پاسخ‌های ایمنی از تشخیص ایمنی فرار کنند.
داروهایی که PD-L1 را مسدود می کنند، مانند پمبرولیزوماب، سیستم ایمنی را برای حمله به تومورها آزاد می کنند. با این حال، پیش‌بینی دقیق مکان‌های اتصال برای چنین درمان‌هایی همچنان یک چالش بزرگ است.

تقویت ابزارهای هوش مصنوعی با شبیه سازی دینامیک مولکولی

تیم دکتر برناردی با تقویت ابزارهای هوش مصنوعی با مدل‌سازی دینامیک مولکولی و تحلیل شبکه پویا با این چالش مقابله کردند. روش‌های سنتی مبتنی بر هوش مصنوعی، از جمله AlphaFold2، در تشخیص الگوهای اتصال مؤثر اما ناکافی بوده‌اند.
رویکرد یکپارچه تیم قابل توجه بود و نشان داد که حالت اتصال عمودی مجتمع‌های PD-L1: Affibody به طور قابل‌توجهی پایدارتر از پیکربندی موازی است. این پیش‌بینی با تکنیک‌های تجربی پیشرفته، از جمله طیف‌سنجی پیوند متقابل و اسکن جهش بر اساس توالی‌یابی نسل بعدی تأیید شد.

بیشتر:

مرز بعدی در درمان سرطان

محققان دانشگاه آبرن، دانشگاه بازل و ETH زوریخ در این مطالعه شرکت کردند. به گفته دکتر برناردی، استفاده از ابزارهای محاسباتی برای مهندسی پروتئین ها، مرز بعدی در درمان سرطان را نشان می دهد. این همکاری میان رشته‌ای در بهبود پیش‌بینی‌های محاسباتی با اعتبار تجربی مفید بوده است.

به گزارش وب سایت thebrighterside، محقق اصلی این پروژه، دکتر دیگو گومز، معتقد است: این کار هم افزایی بین نوآوری های محاسباتی و تکنیک های تجربی را نشان می دهد که باعث پیشرفت در درمان سرطان می شوند.
این تیم با استفاده از منابع پیشرفته مانند سیستم‌های NVIDIA DGX، قابلیت‌های ابزارهایی مانند NAMD و VMD را افزایش دادند و نقش محاسبات با کارایی بالا را در بیوفیزیک مدرن برجسته کردند.

تقویت هوش مصنوعی توسط شبکه پویا

تحلیل شبکه پویا اساس این تحقیق است. محققان با استفاده از این روش در مسیرهای دینامیک مولکولی تولید شده از ساختارهای AlphaFold2Multimer، پایدارترین پیکربندی‌های اتصال را شناسایی کردند. قابل توجه است که AlphaFold3 نتوانست حالت اتصال عمود بر هم را پیش‌بینی کند، که محدودیت‌های مدل‌های فقط هوش مصنوعی و نیاز به روش‌های یکپارچه را برجسته می‌کند.

پیامدهای گسترده تر برای پزشکی

در حالی که این مطالعه بر روی PD-L1 متمرکز بود، پیامدها بسیار فراتر از ایمونوتراپی سرطان است. تکنیک‌های توسعه‌یافته را می‌توان بر روی پروتئین‌های دیگر اعمال کرد و راه را برای درمان‌های جدید برای بیماری‌های مختلف از جمله شرایط خودایمنی باز کرد. علاوه بر این، این رویکرد می تواند با غلبه بر محدودیت های روش های تجربی سنتی، کشف دارو را تسریع کند و هزینه ها را کاهش دهد.

به گفته دکتر گومز، کاربردهای بالقوه روش های ما بسیار زیاد است. از شناسایی اهداف دارویی در بیماری های مختلف تا انقلابی کردن پزشکی شخصی.

آینده ای امیدوار کننده در درمان های شخصی و مقرون به صرفه

با ادامه مبارزه با سرطان، ادغام هوش مصنوعی با تحلیل شبکه پویا و دینامیک مولکولی نقش کلیدی در نوآوری درمانی دارد. یک تیم بیوفیزیک دانشگاه آبرن نشان می دهد که چگونه همکاری در فیزیک، شیمی و زیست شناسی می تواند به پیشرفت های قابل توجهی منجر شود.

این تحقیق نه تنها درمان های سرطان را پیش می برد، بلکه پتانسیل گسترده تر ابزارهای محاسباتی در پزشکی را نیز برجسته می کند. همانطور که تیم دکتر برناردی به اصلاح این تکنیک ها ادامه می دهد، آینده درمان های مقرون به صرفه و شخصی امیدوارکننده تر به نظر می رسد.