Para peneliti di Tiongkok telah memperkenalkan kerangka kerja AI baru yang dapat mempercepat penemuan obat-obatan baru. DrugCLIP dapat memindai jutaan senyawa obat potensial terhadap ribuan target protein hanya dalam beberapa jam—sepuluh juta kali lebih cepat daripada metode penyaringan virtual saat ini.
Biasanya, ketika para ilmuwan mengembangkan obat baru, mereka menggunakan simulasi komputer yang kompleks untuk memasukkan molekul obat 3D ke dalam kantung protein. Hal ini menunjukkan bahwa obat tersebut kemungkinan akan berinteraksi dengan situs pengikatan protein dan berfungsi. Namun, proses ini sangat memakan waktu dan mahal.
Pendekatan yang berbeda
Jadi, Yanyan Lan di Universitas Tsinghua dan rekan-rekannya memutuskan untuk mengambil pendekatan berbeda dalam penemuan obat, seperti yang mereka jelaskan dalam sebuah studi yang diterbitkan di jurnal Science . Alih-alih simulasi fisik yang lambat, DrugCLIP bekerja seperti mesin pencari berkecepatan tinggi.
Video ini memperkenalkan DrugCLIP sebagai kerangka kerja berbasis AI yang mempelajari representasi kemogenomik bersama dari target protein dan molekul kecil, memungkinkan penyaringan virtual skala besar tanpa penambatan (docking). Dengan menyematkan miliaran senyawa dan ribuan kantong protein ke dalam ruang terpadu, DrugCLIP dengan cepat mengidentifikasi ligan aktif, mendukung penyaringan multi-target dan genomik, serta memberikan pengayaan yang konsisten di berbagai target. Presentasi ini menyoroti metodologi yang mendasarinya, kinerja penyaringan, dan platform interaktif, yang menggambarkan bagaimana DrugCLIP mengubah penyaringan virtual dari hambatan komputasi menjadi mesin yang terukur dan praktis untuk penemuan obat modern. Kredit: Tim Dr. Yanyan Lan di Pusat Inovasi Industri Cerdas Institut Teknologi Terapan Tsinghua Wuxi. Video diproduksi oleh Changzhou Sensevis Cultural Technology Co., Ltd. (sensevis.cn), atas pesanan penulis.
Program ini menggunakan dua jaringan saraf, satu untuk kantung protein dan satu untuk molekul. Program ini melatih kedua jaringan saraf tersebut untuk mengubah kedua komponen menjadi vektor matematika, dan jika ada kecocokan, vektor-vektor ini akan berdekatan satu sama lain dalam ruang digital bersama.
AI hanya perlu mengukur jarak antara vektor untuk menemukan kecocokan. Dengan mengubah bentuk fisik obat potensial menjadi angka, sistem dapat mencari di antara triliunan kemungkinan secara instan.
Untuk membuat hal ini berfungsi pada ribuan target sekaligus, tim menggunakan program AI lain, AlphaFold 2 , untuk memprediksi struktur 3D dari sekitar 10.000 protein manusia. Ini menunjukkan bagaimana protein melengkung menjadi bentuk 3D yang mereka butuhkan untuk berfungsi.
Namun, meskipun bentuk yang dihasilkan komputer umumnya akurat, kantong tempat obat harus masuk seringkali kurang detail. Oleh karena itu, para peneliti menciptakan GenPack , yang membuat kantong tersebut cukup akurat sehingga DrugCLIP dapat menemukan kecocokan.
Sangat cepat
Dalam pengujian, mesin AI memindai target yang mewakili sekitar setengah dari genom manusia yang mengkode protein. Ia mencocokkan 500 juta molekul obat potensial dengan 10.000 target protein, menyelesaikan 10 triliun pemindaian dalam satu hari. DrugCLIP juga menemukan molekul yang cocok untuk TRIP12, protein yang terkait dengan kanker dan autisme. Sebelumnya, protein ini membingungkan para ilmuwan karena strukturnya belum dipahami dengan baik.
“DrugCLIP adalah metode penyaringan virtual ultra cepat yang telah kami validasi secara ketat melalui evaluasi tolok ukur in silico dan eksperimen laboratorium,” komentar para ilmuwan dalam makalah mereka.
“Kecepatannya memungkinkan penyaringan skala triliunan yang mencakup proteom manusia yang dapat dijadikan target obat, menyediakan sumber daya akses terbuka yang menjadi dasar bagi penemuan obat generasi berikutnya, khususnya untuk target yang kurang dipahami.”
DrugCLIP dan basis data yang berisi 10.000 protein tersedia secara gratis, sehingga para ilmuwan di seluruh dunia dapat menggunakannya untuk mencari obat-obatan baru.