Dois grandes membros farmacêuticos do AI Structural Biology Consortium (AISB) se uniram à Universidade de Columbia e à empresa alemã de segurança de rede Apheris para melhorar a precisão preditiva e a generalização de um modelo de IA, apelidado de OpenFold3, que poderia ser usado para avançar nos esforços de descoberta de medicamentos.
De acordo com Apheris, os algoritmos construídos para a descoberta de medicamentos hoje são frequentemente limitados pela disponibilidade de dados de estrutura de proteínas e ligantes sobre os quais treiná-los. "Os bancos de dados públicos são comumente reconhecidos como insuficientes para a precisão exigida nos portfólios de descoberta de medicamentos", disse a empresa.
Para superar essa limitação de dados, a AbbVie e a Johnson & Johnson compartilharão sua riqueza de informações moleculares – uma iniciativa fundamental do consórcio AISB, que foi criado para combinar a experiência coletiva e os dados da indústria farmacêutica para melhorar a descoberta de medicamentos orientados por IA. Outros membros da AISB incluem Sanofi, Takeda e Boehringer Ingelheim.
"Por meio desse consórcio, podemos compartilhar dados com outros parceiros farmacêuticos, explorando a hipótese de que cada um de nossos conjuntos de dados internos será altamente complementar ao treinar modelos de IA", disse John Karanicolas, chefe de descoberta computacional de medicamentos da AbbVie. "O resultado pode ser transformador na forma como avançamos na descoberta de medicamentos orientados por IA para desenvolver medicamentos melhores com mais rapidez."
Os dados estruturais fornecidos pela AbbVie e pela J&J serão usados para ajustar o OpenFold3, que foi desenvolvido no laboratório de Mohammed AlQuraishi, professor da Universidade de Columbia.
O OpenFold3 foi projetado para prever estruturas 3D de complexos de moléculas, com ênfase em interações molécula-proteína pequena e anticorpo-antígeno. Ao incorporar os dados das farmacêuticas, os colaboradores esperam levar os recursos de previsão de medicamentos a um nível que possa atender às demandas da indústria.
"Apesar dos rápidos avanços na modelagem da estrutura da proteína, capturar como as proteínas interagem com as drogas continua sendo um problema em aberto, mesmo quando se usa as ferramentas de aprendizado de máquina mais avançadas disponíveis", disse AlQuraishi em um comunicado na quinta-feira. "O principal gargalo são os dados, que, felizmente, existem em grandes quantidades nos repositórios farmacêuticos."
Para proteger a propriedade intelectual (PI) da AbbVie e da J&J, os parceiros farão uso da plataforma de preservação de confidencialidade da Apheris que mantém os dados privados em seus ambientes de origem.
"No espaço das ciências da vida, a confidencialidade dos dados e a proteção da propriedade intelectual não são negociáveis", comentou o cofundador e CEO da Apheris, Robin Röhm. "Ao permitir o aprendizado seguro e federado com o produto da Apheris, a AISB está estabelecendo um novo padrão para o treinamento de IA que preserva a privacidade."
Fonte: FirstWord Pharma
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