Studiuesit kanë përdorur teknika të inteligjencës artificiale për të përshpejtuar masivisht kërkimin për trajtimet e sëmundjes së Parkinsonit.
Studiuesit, nga Universiteti i Kembrixhit, projektuan dhe përdorën një strategji të bazuar në AI për të identifikuar komponimet që bllokojnë grumbullimin ose grumbullimin e alfa-sinukleinës, proteinës që karakterizon sëmundjen e Parkinsonit.
Ekipi përdori teknika të mësimit të makinerive për të kontrolluar shpejt një bibliotekë kimike që përmban miliona hyrje dhe identifikoi pesë përbërës shumë të fuqishëm për hetime të mëtejshme.
Sëmundja e Parkinsonit prek më shumë se gjashtë milionë njerëz në mbarë botën, me këtë numër që parashikohet të trefishohet deri në vitin 2040. Aktualisht nuk ka trajtime modifikuese të sëmundjes për këtë gjendje. Procesi i shqyrtimit të bibliotekave të mëdha kimike për kandidatët për barna – i cili duhet të ndodhë shumë përpara se trajtimet e mundshme të testohen te pacientët – është jashtëzakonisht kohë dhe i kushtueshëm dhe shpesh i pasuksesshëm, shkruan Medical Xpress, transmeton Gazeta Shneta.
Duke përdorur mësimin e makinerive, studiuesit ishin në gjendje të përshpejtonin procesin e shqyrtimit fillestar me dhjetëfish dhe të zvogëlonin koston me një mijë herë, gjë që mund të nënkuptojë se trajtimet e mundshme për pacientët e Parkinsonit arrijnë shumë më shpejt. Rezultatet janë raportuar në revistën Nature Chemical Biology.
Parkinson është gjendja neurologjike me rritjen më të shpejtë në mbarë botën. Në Mbretërinë e Bashkuar, një në 37 njerëz që jetojnë sot do të diagnostikohet me Parkinson gjatë jetës së tyre. Përveç simptomave motorike, Parkinson mund të ndikojë gjithashtu në sistemin gastrointestinal, sistemin nervor , modelet e gjumit, disponimin dhe njohjen, dhe mund të kontribuojë në një cilësi të reduktuar të jetës dhe paaftësi të konsiderueshme.
Proteinat janë përgjegjëse për proceset e rëndësishme të qelizave, por kur njerëzit kanë Parkinson, këto proteina shkojnë keq dhe shkaktojnë vdekjen e qelizave nervore. Kur proteinat palosen gabimisht, ato mund të formojnë grupime anormale të quajtura trupa Lewy, të cilat ndërtohen brenda qelizave të trurit duke i ndaluar ato të funksionojnë siç duhet.
“Një rrugë për të kërkuar trajtime të mundshme për Parkinsonin kërkon identifikimin e molekulave të vogla që mund të pengojnë grumbullimin e alfa-sinukleinës, e cila është një proteinë e lidhur ngushtë me sëmundjen”, tha profesori Michele Vendruscolo nga Departamenti i Kimisë Yusuf Hamied, i cili udhëhoqi hulumtimin.
“Por ky është një proces jashtëzakonisht që kërkon kohë – vetëm identifikimi i një kandidati kryesor për testime të mëtejshme mund të marrë muaj apo edhe vite”, tha ai.
Ndërsa aktualisht janë duke u zhvilluar prova klinike për Parkinsonin, asnjë ilaç modifikues i sëmundjes nuk është miratuar, duke reflektuar pamundësinë për të synuar drejtpërdrejt speciet molekulare që shkaktojnë sëmundjen.
Kjo ka qenë një pengesë e madhe në kërkimin e Parkinsonit, për shkak të mungesës së metodave për të identifikuar objektivat molekularë të saktë dhe për t’u angazhuar me to. Ky boshllëk teknologjik ka penguar rëndë zhvillimin e trajtimeve efektive.
Ekipi i Kembrixhit zhvilloi një metodë të mësimit të makinerive në të cilën bibliotekat kimike që përmbajnë miliona komponime kontrollohen për të identifikuar molekulat e vogla që lidhen me agregatët e amiloidit dhe bllokojnë përhapjen e tyre.
Një numër i vogël i përbërjeve të rangut të lartë u testuan më pas eksperimentalisht për të zgjedhur frenuesit më të fuqishëm të grumbullimit. Informacioni i marrë nga këto analiza eksperimentale u kthye në modelin e mësimit të makinerive në një mënyrë përsëritëse, në mënyrë që pas disa përsëritjesh, u identifikuan përbërës shumë të fuqishëm.
“Në vend që të ekzaminojmë në mënyrë eksperimentale, ne kontrollojmë në mënyrë llogaritëse”, tha Vendruscolo, i cili është bashkëdrejtor i Qendrës për Sëmundjet e Paqendruara.
“Duke përdorur njohuritë që morëm nga shqyrtimi fillestar me modelin tonë të mësimit të makinerive, ne ishim në gjendje ta trajnonim modelin për të identifikuar rajonet specifike në këto molekula të vogla përgjegjëse për lidhjen, më pas mund të rishqyrtojmë dhe të gjejmë molekula më të fuqishme”, u shpreh ai.
Duke përdorur këtë metodë, ekipi i Kembrixhit zhvilloi komponime për të synuar xhepat në sipërfaqet e agregateve, të cilat janë përgjegjëse për përhapjen eksponenciale të vetë agregateve. Këto komponime janë qindra herë më të fuqishme dhe shumë më të lira për t’u zhvilluar, sesa ato të raportuara më parë.
“Mësimi i makinerisë ka një ndikim të vërtetë në procesin e zbulimit të drogës – po përshpejton të gjithë procesin e identifikimit të kandidatëve më premtues”, tha Vendruscolo.
“Për ne kjo do të thotë se ne mund të fillojmë punën në programe të shumta të zbulimit të drogës – në vend të vetëm një. Kaq shumë është e mundur për shkak të reduktimit masiv si në kohë ashtu edhe në kosto – është një kohë emocionuese”, përfundoi ai. /Gazeta Shneta/