ENFOQUE EN CHINA: Las supercomputadoras chinas más la IA podrían acelerar el descubrimiento de fármacos

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La supercomputadora Tianhe-2 de China ha sido ampliamente utilizada para mejorar la investigación en salud y medicina.

BEIJING, 16 jun (Xinhua) – Al combinar la inteligencia artificial (IA) y una de las supercomputadoras más rápidas del mundo, los científicos chinos están diseñando una sustancia química desconocida que podría usarse clínicamente en el futuro.

La supercomputadora Tianhe-2, ubicada en la provincia de Guangdong, en el sur de China, y clasificada como una de las 10 más rápidas del mundo en la lista TOP 500 de este mes, se ha utilizado como plataforma para el descubrimiento de fármacos. Ahora, los algoritmos basados ​​en IA están haciendo que las máquinas sean más inteligentes.

Científicos de la Universidad Sun Yat-sen y Galixir, una startup de inteligencia artificial con sede en Beijing, junto con expertos del Instituto de Tecnología de Georgia y el Instituto de Tecnología de Massachusetts, informaron sobre una herramienta práctica de estudio profundo para predecir vías biosintéticas naturales. productos (NP) o compuestos similares a NP en Tianhe-2.

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Los productos naturales son una fuente importante de descubrimiento de fármacos clínicos. Más del 60 por ciento de los medicamentos de molécula pequeña aprobados por la Administración de Drogas y Alimentos de los Estados Unidos son NP o derivados.

Hasta la fecha, se han registrado más de 300.000 NP, pero debido al complejo conocimiento de la producción, solo una décima parte se desarrollan como sustratos o productos, lo que hace que la detección asistida por computadora sea rápida.

En un nuevo estudio publicado en Nature Communications, los investigadores presentaron una herramienta llamada BioNavi-NP (que utiliza productos naturales) para proponer rutas biosintéticas de NP a partir de bloques de construcción simples de una manera óptima y sin reglas. bioquímica conocida.

Primero, se entrenó un modelo de predicción de biorretrosíntesis de un solo paso para generar precursores candidatos para objetivos de PN. Según el estudio, el modelo, basado en todos los datos, logró una precisión de predicción de 1,7 veces más precisa que el modelo anterior, basado en las reglas.

Los sistemas automatizados de planificación de rutas retrobiosintéticas luego muestrean eficientemente rutas biosintéticas confiables.

El estudio mostró que el conjunto de herramientas pudo detectar vías biosintéticas para el 90,2 por ciento de los 368 compuestos de prueba.

Además, los investigadores combinaron las herramientas de predicción de enzimas existentes para proporcionar un servidor web disponible públicamente y fácil de usar que puede predecir las vías biosintéticas. También puede puntuar la supervivencia biológica de estas vías en función de estimaciones de especies y preferencias de enzimas.

Al insertar las moléculas de PN relevantes en el kit de herramientas en línea, se puede obtener una variedad de formas predichas para la síntesis en cuestión de minutos.

La velocidad y la precisión de los resultados solo son posibles gracias a las capacidades de cómputo paralelo de la Tianhe-2 y los recursos especiales de GPU (Unidad de procesamiento de gráficos), que ayudan a acelerar el tiempo de entrenamiento y prueba de más de dos semanas, en solo un día.

MEDICINA INFORMÁTICA

La supercomputadora Tianhe-2 de China ha sido ampliamente utilizada para mejorar la investigación en salud y medicina.

Investigaciones anteriores produjeron una herramienta invaluable para determinar el tipo de cáncer gástrico utilizando Tianhe-2 y un modelo basado en IA llamado EBVNet.

Además, el modelo de detección de genes en Tianhe-2 puede detectar eficazmente signos de cáncer de nasofaringe en poblaciones de alto riesgo.

Ambos estudios fueron publicados en Nature Communications en mayo y abril.

En marzo, otro estudio publicado en la revista Cell Metabolism mostró que un grupo de científicos utilizó Tianhe-2 para encontrar tres sustancias químicas que podrían proporcionar una nueva estrategia conceptual para tratar las complicaciones de la COVID-19.

Los científicos chinos también están ejecutando el primer modelo basado en estudios profundos del mundo para detectar e identificar enfermedades del hígado y la bilis utilizando imágenes oculares en Tianhe-2.

Los hallazgos se publicaron en Lancet Digital Health el año pasado, y el modelo se ha utilizado en la plataforma en la nube del Centro de Ojos Zhongshan de la Universidad Sun Yat-sen.

Con información de la Agencia XINHUA / CONFIRMASI.NET

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