MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Ein Team renommierter Forscher der Stanford University und Greenstone Biosciences hat ADMET-AI entwickelt, eine fortschrittliche maschinelle Lernplattform, die ADMET-Eigenschaften für umfangreiche chemische Bibliotheken schnell und genau vorhersagt.
Die Erweiterung chemischer Repositorien und die Einbindung generativer KI in die Arzneimittelforschung haben viele vielversprechende Arzneimittelkandidaten hervorgebracht. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin, Verbindungen mit idealen arzneimittelähnlichen Eigenschaften effektiv zu identifizieren, insbesondere solche, die mit Absorption, Verteilung, Metabolismus, Exkretion und Toxizität (ADMET) zusammenhängen. Konventionelle Screening-Methoden können mühsam sein und möglicherweise nicht das gewünschte Präzisionsniveau bieten. Um dieses Problem anzugehen, hat ein Team renommierter Forscher der Stanford University und Greenstone Biosciences ADMET-AI eingeführt, eine fortschrittliche maschinelle Lernplattform, die darauf ausgelegt ist, ADMET-Eigenschaften für umfangreiche chemische Bibliotheken schnell und genau vorherzusagen.
ADMET-AI stellt einen innovativen Ansatz in der Arzneimittelforschung dar, der durch seine präzisen ADMET-Vorhersagen die Effizienz in der Identifizierung neuer Arzneimittelkandidaten signifikant steigert. Dieses Tool revolutioniert nicht nur die aktuelle Landschaft der pharmazeutischen Forschung, sondern öffnet auch Türen für zukünftige Anwendungen in verwandten Wissenschaftsbereichen. Durch die Beschleunigung des Screening-Prozesses und die Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit könnte ADMET-AI die Entwicklung neuer Therapien vorantreiben und zur Entdeckung bahnbrechender Behandlungsmethoden beitragen, die das Potenzial haben, das Gesundheitswesen insgesamt zu transformieren.
In der Arzneimittelforschung haben Hochdurchsatz-Docking und generative KI die Anzahl potenzieller Kandidaten für neue Arzneimittel stark erhöht. Diese Methoden produzieren jedoch oft Moleküle, die möglicherweise nicht die besten Eigenschaften für den Einsatz als Arzneimittel haben. Daher besteht Bedarf an einem Screening-Tool, das sowohl schnell als auch genau ist. Die vorgeschlagene Lösung für dieses Problem ist ADMET-AI, das ein Graph-Neuronales Netzwerk namens Chemprop-RDKit verwendet. Dieses Netzwerk wurde mit 41 Datensätzen aus den Therapeutics Data Commons trainiert und ermöglicht es, andere Vorhersagetools in Geschwindigkeit und Genauigkeit zu übertreffen. ADMET-AI verfügt auch über einzigartige Funktionen, wie die Vorhersage für Molekül-Batches und das Bereitstellen von kontextualisierten Vorhersagen basierend auf einem Satz zugelassener Arzneimittel.
Die Architektur von ADMET-AI, insbesondere die Integration von Chemprop-RDKit, kombiniert ein Graph-Neuronales Netzwerk mit 200 physikochemischen molekularen Merkmalen, die RDKit berechnet. Diese einzigartige Kombination ermöglicht es dem Modell, eine breite Palette von ADMET-Eigenschaften genau vorherzusagen, was zu seiner herausragenden Leistung und höchsten Durchschnittsplatzierung in der TDC ADMET Benchmark Group geführt hat. Die Plattform hat ihre Wirksamkeit in 41 TDC ADMET-Datensätzen unter Beweis gestellt und zeichnet sich in Regressions- und Klassifikationsaufgaben aus. Ein besonders beeindruckendes Merkmal ist die außergewöhnliche Geschwindigkeit des Webservers, der 45% schneller ist als der nächstschnellste ADMET-Webserver. Darüber hinaus erhöht die lokale Version von ADMET-AI die Praktikabilität, indem sie Hochdurchsatz-Vorhersagefähigkeiten bietet, die eine Million Moleküle in nur 3,1 Stunden verarbeiten kann.
ADMET-AI könnte das Feld der Arzneimittelforschung maßgeblich beeinflussen, indem sie eine schnelle, präzise und anpassbare Plattform für die Analyse unfangreicher chemischer Bibliotheken bietet. ADMET-AI ist aufgrund seiner Genauigkeit bei der Vorhersage von ADMET-Eigenschaften und seiner besonderen Fähigkeit, kontextualisierte Vorhersagen gegenüber einem Referenzsatz lizenzierter Medikamente zu liefern, ein unverzichtbares Werkzeug für Forscher und Praktiker. Aufgrund seiner Geschwindigkeit, Genauigkeit und benutzerfreundlichen Schnittstellen repräsentiert die Plattform einen erheblichen Sprung bei der Identifizierung von Arzneimittelkandidaten mit optimalen ADMET-Profilen für die weitere Entwicklung. Sie ist als webbasierte Dienstleistung oder lokales Tool verfügbar. Die Fähigkeiten von ADMET-AI entsprechen der dringenden Nachfrage nach einem effektiven Screening-Tool angesichts der wachsenden Komplexität von Arzneimittelentwicklungskampagnen und der Erweiterung chemischer Räume. Das Tempo und die Genauigkeit der Arzneimittelforschungsbemühungen nehmen zu, da sie sich ausweiten.
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