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利用AI技術(shù),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。
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(shù)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。
bet9十年信誉玩家首选帕金森病影響著全球600多萬人,預(yù)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。
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(lǐng)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。
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