O cercetătoare în biologie marină, Dr. Ana, a descoperit o nouă specie de corali care crește într-un mod interesant.
Corali au o formă cilindrică și fiecare segment nou de coral crește într-o poziție specifică în funcție de numărul segmentului și de caracteristicile anterioare. Dr. Ana a observat următoarele caracteristici pentru primele șase segmente de coral:
- Segmentul 1: Înălțime 1 cm, Diametru 1 cm
- Segmentul 2: Înălțime 1 cm, Diametru 2 cm
- Segmentul 3: Înălțime 2 cm, Diametru 3 cm
- Segmentul 4: Înălțime 3 cm, Diametru 5 cm
- Segmentul 5: Înălțime 5 cm, Diametru 8 cm
- Segmentul 6: Înălțime 8 cm, Diametru 13 cm
.
Descoperirea de noi medicamente este esențială pentru combaterea bolilor emergente și existente. Cu toate acestea, avansul tehnologic în ceea ce privește identificarea moleculelor medicamentoase potențiale a atins o barieră de timp. Acest obstacol provine din mărimea crescândă a bibliotecilor de compuși, care cuprind acum miliarde de molecule. Analizarea acestor mase uriașe de date poate dura de la luni la ani, chiar și cu tehnologie avansată.
Dr. Ina Pöhner, împreună cu colegii săi de la Universitatea Eastern Finland și colaboratori industriali, au decis să abordeze această problemă. Ei au inițiat un studiu care a comparat tehnica convențională, numită acostare moleculară, cu o metodă nouă bazată pe învățarea automată, utilizând instrumentul numit HASTEN.
Acostarea moleculară este o tehnică care evaluează potrivirea moleculelor medicamentoase în anumite zone ale țintelor lor farmacologice. În studiul lor, au fost testate 1,56 miliarde de molecule folosind această metodă, ceea ce a durat aproape șase luni cu ajutorul supercomputerelor.
În comparație, HASTEN, care folosește învățarea automată pentru a anticipa rezultatele acostării moleculare, a obținut rezultate impresionante. Cu doar 1% din biblioteca de compuși utilizată pentru instruire, HASTEN a identificat 90% dintre compușii cu scoruri de top în mai puțin de zece zile.
Rezultatele acestei cercetări au subliniat eficacitatea instrumentelor bazate pe învățare automată în domeniul descoperirii de medicamente. Mai mult, eforturile de colaborare dintre mediul academic și industrie, cu sprijinul unor resurse tehnologice de vârf, pot accelera în mod semnificativ progresul științific.
În spiritul colaborării și avansului științific, echipa a publicat seturile de date create în studiu. Acest gest are potențialul de a stimula dezvoltarea și perfecționarea unor noi instrumente în domeniul descoperirii de medicamente.
