科技日報北京4月21日電 （記者張佳欣）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，這一數字將增加兩倍。當人們患上帕金森病時，一些蛋白質會失控并導致神經細胞死亡。當這些蛋白質錯誤折疊時，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百萬個條目的化學庫，以識別與淀粉樣蛋白聚集體結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級增長的原因。這種化合物的效力是以前報道的數百倍，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)現過程產生影響，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。
