Los investigadores utilizan IA para encontrar opciones de alivio del dolor sin opioides

Se estima que uno de cada cinco estadounidenses vive con dolor crónico y las opciones de tratamiento actuales dejan mucho que desear. Feixiong Cheng, Ph.D., director del Centro Genoma de la Clínica Cleveland, e IBM están utilizando inteligencia artificial (IA) para el descubrimiento de fármacos en el manejo avanzado del dolor. El marco de aprendizaje profundo del equipo identificó múltiples metabolitos derivados del microbioma intestinal y medicamentos aprobados por la FDA que pueden reutilizarse para seleccionar opciones no adictivas ni opioides para tratar el dolor crónico.

Los hallazgos, publicados en Prensa celular, representan una de las muchas formas en que la asociación Discovery Accelerator de las organizaciones está ayudando a avanzar en la investigación en atención médica y ciencias de la vida.

Tratar el dolor crónico con opioides sigue siendo un desafío debido al riesgo de efectos secundarios graves y dependencia, dice el coprimer autor Yunguang Qiu, Ph.D., becario postdoctoral en el laboratorio del Dr. Cheng cuyo programa de investigación se centra en el desarrollo de terapias para los trastornos nerviosos. trastornos del sistema. Evidencias recientes han demostrado que drogar un subconjunto específico de receptores del dolor en una clase de proteínas llamadas receptores acoplados a proteína G (GPCR, por sus siglas en inglés) puede proporcionar un alivio del dolor no adictivo ni opioide. La pregunta es cómo apuntar a esos receptores, explica el Dr. Qiu.

En lugar de inventar nuevas moléculas desde cero, el equipo se preguntó si podrían aplicar métodos de investigación que ya habían desarrollado para encontrar medicamentos preexistentes aprobados por la FDA para posibles indicaciones de dolor. Parte de este proceso implica mapear los metabolitos intestinales para detectar objetivos farmacológicos.

Para identificar estas moléculas, el primer autor y científico computacional Yuxin Yang, Ph.D., ex estudiante de posgrado de la Universidad Estatal de Kent. El Dr. Yang completó su investigación de tesis en el laboratorio del Dr. Cheng y continúa trabajando allí como científico de datos. Dres. Yang y Qiu dirigieron un equipo para actualizar un algoritmo de IA para descubrimiento de fármacos anterior que había desarrollado el Laboratorio Cheng. Colaboradores de IBM ayudaron a escribir y editar el manuscrito.

«Nuestros colaboradores de IBM nos brindaron valiosos consejos y perspectivas para desarrollar técnicas computacionales avanzadas», dice el Dr. Yang. «Estoy feliz por la oportunidad de trabajar y aprender de mis pares en el sector industrial».

Para determinar si una molécula funcionará como fármaco, los investigadores deben predecir cómo interactuará físicamente con las proteínas de nuestro cuerpo (en este caso, nuestros receptores del dolor) e influirá en ellas. Para ello, los investigadores necesitan una comprensión tridimensional de ambas moléculas basada en amplios datos 2D sobre sus propiedades físicas, estructurales y químicas.

«Incluso con la ayuda de los métodos computacionales actuales, combinar la cantidad de datos que necesitamos para nuestros análisis predictivos es extremadamente complejo y requiere mucho tiempo», explica el Dr. Cheng. «La IA puede hacer un uso completo rápidamente de los datos de compuestos y proteínas obtenidos a partir de experimentos químicos, evolutivos y de imágenes para predecir qué compuesto tiene más posibilidades de influir en nuestros receptores del dolor de la manera correcta».

La herramienta del equipo de investigación, llamada LISA-CPI (marco consciente de estructuras tridimensionales (3D) de imágenes y receptores de ligandos para predecir interacciones compuesto-proteína) utiliza una forma de inteligencia artificial llamada aprendizaje profundo para predecir:

• si una molécula puede unirse a un receptor de dolor específico

• En qué parte del receptor se unirá físicamente una molécula.

• con qué fuerza se unirá la molécula a ese receptor

• si la unión de una molécula a un receptor activará o desactivará los efectos de señalización

El equipo utilizó LISA-CPI para predecir cómo 369 metabolitos microbianos intestinales y 2.308 medicamentos aprobados por la FDA interactuarían con 13 receptores asociados al dolor. El marco de IA identificó varios compuestos que podrían reutilizarse para tratar el dolor. Se están realizando estudios para validar estos compuestos en el laboratorio.

«Las predicciones de este algoritmo pueden reducir la carga experimental que los investigadores deben superar incluso para llegar a una lista de fármacos candidatos para realizar más pruebas», afirma el Dr. Yang. «Podemos utilizar esta herramienta para probar aún más fármacos, metabolitos, GPCR y otros receptores para encontrar terapias que traten enfermedades más allá del dolor, como la enfermedad de Alzheimer».

El Dr. Cheng añadió que este es sólo un ejemplo de cómo el equipo está colaborando con IBM para desarrollar modelos básicos de moléculas pequeñas para el desarrollo de fármacos, incluida tanto la reutilización de fármacos en este estudio como un proyecto de descubrimiento de fármacos novedosos en curso.

«Creemos que estos modelos básicos ofrecerán potentes tecnologías de IA para desarrollar rápidamente terapias para múltiples problemas de salud humana desafiantes», afirma.