KAIST xərçəng müalicəsi üçün süni intellekt əsasında dərman dizayn edir

Koreya Elm və Texnologiya İnstitutu (KAIST) xərçənglə mübarizə məqsədilə dərman namizədlərini dizayn edən süni intellekt modeli hazırlayıb. Bu model yalnız hədəf zülal haqqında məlumatdan istifadə edərək, əvvəlcədən molekulyar məlumat tələb etmədən dərman namizədləri yarada bilir. Araşdırma “Advanced Science” jurnalında dərc olunub.

KAIST-in Kimya Fakültəsinin professoru Woo Youn Kim tərəfindən idarə olunan tədqiqat qrupu, BInD (Bond and Interaction-generating Diffusion model) adlı süni intellekt modelini inkişaf etdirib. Bu model yalnız zülalın quruluşuna əsaslanaraq dərman namizədlərinin dizaynını və optimallaşdırmasını həyata keçirir. Həmçinin, dərman ilə hədəf zülal arasındakı bağlanma mexanizmini (kovalent olmayan qarşılıqlı təsirlər) proqnozlaşdırır.

Texnologiyanın əsas yeniliyi “simultaneous design” (eyni vaxtda dizayn) yanaşmasında dayanır. Əvvəlki süni intellekt modelləri molekulları yaratmağa və ya yaradılan molekulun hədəf zülala bağlanma qabiliyyətini ayrıca qiymətləndirməyə fokuslanırdı. Yeni model isə molekul ilə zülal arasındakı bağlanma mexanizmini nəzərə alaraq, bir addımda tam dizayn həyata keçirir.

Model, zülal-ligand bağlanmasının vacib amillərini əvvəlcədən nəzərə alaraq, daha təsirli və sabit molekullar yaratma ehtimalını artırır. Yaradılma prosesi atom növlərinin və mövqelərinin, kovalent bağların və qarşılıqlı təsirlərin necə zülalın bağlanma yerinə uyğun şəkildə yaradıldığını vizual olaraq nümayiş etdirir.

Bundan əlavə, model dərman dizaynı üçün bir neçə vacib meyarı eyni zamanda yerinə yetirmək üçün nəzərdə tutulub — hədəf bağlanma qabiliyyəti, dərman xüsusiyyətləri və struktur sabitliyi. Ənənəvi modellər bir və ya iki məqsədi optimallaşdırırdı, amma bu yeni model müxtəlif məqsədləri balanslaşdıraraq praktik tətbiq imkanlarını əhəmiyyətli dərəcədə artırır.

Tədqiqat qrupu izah edib ki, süni intellekt “diffusion model” (diffuziya modeli) əsasında işləyir — struktur təsadüfi vəziyyətdən getdikcə daha dəqiq bir formaya çevrilir. Bu yanaşma, 2024 Nobel Kimya Mükafatını qazanan AlphaFold 3 aləti ilə eyni tip modeldir. AlphaFold 3 atom mövqelərinin məkan koordinatlarını təqdim edərkən, bu tədqiqat kimyəvi qanunlara əsaslanan bələdçini — bağ uzunluğu və zülal-ligand məsafələri kimi — təqdim edir, daha kimyəvi realist struktur yaratmağa imkan verir.

Bundan əlavə, komanda əvvəlki nəticələrdən alınan üstün bağlanma nümunələrini yenidən istifadə edərək optimallaşdırma strategiyası tətbiq edib. Bu yanaşma əlavə təlim olmadan daha yaxşı dərman namizədləri yaratmağa imkan verib. Xüsusilə, süni intellekt EGFR adlı xərçənglə əlaqəli hədəf zülalın mutasiya olunmuş qalıqlarına seçici şəkildə bağlanan molekullar hazırlamaqda uğurlu olub.

Professor Woo Youn Kim qeyd edib: “Yeni inkişaf etdirilən süni intellekt güclü bağlanma üçün vacib xüsusiyyətləri öyrənə və anlayaraq, heç bir əvvəlcədən məlumat olmadan optimal dərman namizədlərini dizayn edə bilər. Bu, dərman inkişafının paradigmasını əhəmiyyətli dərəcədə dəyişdirə bilər.”

“Bu texnologiya kimyəvi qarşılıqlı təsir prinsiplərinə əsaslanaraq molekulyar strukturlar yaradır. Bu, daha sürətli və daha etibarlı dərman inkişafını mümkün edəcək.”

Daha ətraflı məlumat: Joongwon Lee və digərləri, “BInD: Bond and Interaction-Generating Diffusion Model for Multi-Objective Structure-Based Drug Design”, Advanced Science (2025). DOI: 10.1002/advs.202502702.