研究人員發現了一種基於人工智慧的新型蛋白質預測技術，可能會徹底改變藥物開發產業。這種由布朗大學博士研究生 Gabriel Monteiro da Silva 創建的新穎方法利用 AlphaFold 2 的功能，可以快速預測一系列蛋白質結構。透過了解蛋白質結構的複雜動態並創造治療幹預的新途徑，這種方法有可能徹底改變該領域。
促進基於人工智慧的蛋白質動力學理解
這種新方法的關鍵組成部分是它能夠可靠地預測蛋白質構象的相對群體，超越了傳統靜態模型的限制。蛋白質動力學是 Monteiro da Silva 及其同事透過使用 AlphaFold 2 取得科學進展的研究主題，AlphaFold XNUMX 以其預測蛋白質結構的準確性而聞名。
這項工作為研究人員提供了對不同時間的蛋白質活性的全面了解，這對藥物開發具有重要影響。
驗證和影響
研究人員比較了他們的實驗數據，以驗證他們的預測方法。他們所做的假設得到了核磁共振實驗的支持。他們實現了 80% 的出色準確率，展示了人工智慧驅動方法的有效性。此驗證凸顯了該技術的可信度及其加速藥物開發程序的潛力。這些結果顯示該方法如何能夠推進科學研究和實際應用。
此外，這種策略比目前的運算技術更有效率、更具成本效益，而目前的運算技術因需要大量資源而臭名昭著。 Monteiro da Silva 強調了舊方法可能是多麼昂貴和耗時，並強調尋找可擴展的替代方案是多麼緊迫。這種方法有望透過加速高通量分析來推進科學研究，特別是在了解疾病情況下蛋白質的複雜動態方面。
由於人工智慧驅動的蛋白質預測工具的出現，我們即將開啟藥物開發歷史的新篇章，該篇章將以驚人的速度和準確性為特徵。研究人員目前正在推測這種新方法可能如何影響藥物和生物製品的開發。儘管人們對這些進展越來越興奮，但人們確實需要等待更多的研究，這些研究可能會帶來更好的治療方法或治癒方法。在我們還活著的這個奇妙的時代，有大量令人興奮的突破性發現機會可以改善許多人的生活。
資料來源：https://www.cryptopolitan.com/ai-based- Protein-prediction-drug-discovery/