AI-nyhederAI finder skjulte spor i MolBioKGs netværk
Ny AI-model kan forbinde nye molekyler med eksisterende biologisk viden og dermed forudsige deres egenskaber hurtigere og mere præcist end i dag.
Det nye værktøj
Forskere har udviklet en AI-model kaldet MolBioKG, der kan tage et helt nyt molekyle – ét der aldrig er beskrevet i biologiske databaser – og finde ud af, hvordan det passer ind i den enorme viden, vi allerede har om sygdomme, proteiner og lægemidler. Det sker ved at koble molekylet til et stort netværk af biologisk information og se på strukturen fra flere forskellige vinkler.
Sådan virker den
Metoden bygger på noget, forskerne kalder strukturel forankring. AI'en sammenligner det nye molekyle med molekyler, der allerede er i netværket, og bruger deres egenskaber til at gætte, hvad det nye kan. Det giver en forudsigelse af alt fra giftighed til mulige bivirkninger – uden at man har brug for dyre og langsommelige fysiske eksperimenter i laboratoriet.
Hvad betyder det?
For medicinalindustrien kan det betyde, at forskere hurtigere kan sortere i tusindvis af kandidatmolekyler, før de bruger tid og penge på at teste dem. I stedet for at gætte sig frem kan de bruge AI'en til at pege på de mest lovende. Det kan både gøre udviklingen af nye lægemidler billigere og hurtigere – og måske føre til behandlinger, der kommer på markedet tidligere.
- MolBioKG kæder nye molekyler sammen med eksisterende biologiske databaser og viden.
- Modellen bruger strukturel forankring til at forudsige molekylers egenskaber.
- Den kan analysere flere niveauer af molekylets struktur samtidig for bedre resultater.
- Metoden kræver ikke dyre laboratorieforsøg for at give et kvalificeret bud.
- Den er designet til at håndtere molekyler, der slet ikke findes i netværket endnu.
For dig kan det betyde, at nye lægemidler kommer hurtigere på hylderne, fordi forskere kan udvælge de lovende kandidater på få dage i stedet for måneder i laboratoriet.
Kilder:
arXiv cs.AI →
Genfortalt i egne ord af AI-nyheder.com · Tjek altid originalkilden, før du handler på vigtige oplysninger.