El algoritmo de la inteligencia artificial ahora está vinculado a los métodos de laboratorio tradicionales para exponer los leads de fármacos contra el Inter -Virus 71 humano (EV71), que es el patógeno detrás de la mayoría de los casos de manos, pies y enfermedades bucales. Estudio, apareció hoy Informes de células Ciencias físicas A través de los investigadores de la Facultad de Medicina Pearlman de la Universidad de Pensilvania, se demostró que también se pueden hacer predicciones antivirales confiables cuando solo hay una pequeña cantidad de datos experimentales disponibles.
Ai fumó el proceso de investigación
Usando el panel inicial de 36 moléculas pequeñas, los investigadores entrenan el modelo de aprendizaje automático para encontrar algunas formas y propiedades químicas que ayuden a prevenir el virus y anotar las posibilidades de prevenir el EV71 de cada compuesto. Los autores examinaron su lista corta seleccionada por IA: de los ocho compuestos, cinco ralentizaron con éxito el virus en los experimentos celulares, tengas en tiempos más éxitos que los métodos de detección tradicionales que generalmente proporcionan.
“Estamos cayendo en los meses de los meses de juicio en los días”, dijo PhD, profesor presidencial asociado de psicología, microbiología, ingeniería química y biométrica y profesora asociada presidencial de química. “El enfoque es particularmente poderoso cuando el tiempo, el presupuesto u otros obstáculos limitan la cantidad de datos que lo generan”.
Las infecciones por EV71 pueden aumentar las complicaciones neurológicas severas y leve, especialmente en niños menores de siete años y adultos inmunocomopromificados. Algunos antivirales aprobados por la FDA actualmente se dirigen al virus.
Los cinco resultados certificados se probaron utilizando simulación por computadora, que muestra que están atrapados en ciertos lugares del virus, lo que resulta en los resultados que pueden ayudar a los futuros investigadores a prevenir que el virus cambie la forma e ingrese a las células.
“Lo vemos como una plantilla de descubrimiento antiviral rápida”, la investigadora post documental Angela Sesaro, PhD, que es coautora de un estudio. “Ya sea que el siguiente riesgo sea otro intervirus, un patógeno respiratorio tumultuoso o un virus removedor como la poliomielitis, nuestro método con poder IA muestra que, a pesar de los datos limitados, el aprendizaje automático puede acelerar el desarrollo de soluciones efectivas y más rápido la respuesta a los brotes futuros”.
El trabajo incluyó cooperación con Proctor and Gamble y Cornell University. La investigación informada en este puesto fue apoyada por el Premio Langar (Fundación AICHE), NIH R35GM138201, DTRA HDTRA1-21-1-0014 y NIAID NIH R01AI149487.
Caesar de la Funer es Nunz Peptier, co -fundador de The Inc. y asesor científico, que brinda servicios de consultoría a las ciencias de Inuvelo, y es miembro de Aborcher SL, Péptidos, Builder European Biotech Venture Builder, Paptide Hunting Consortium (PDHC), agacas. Da la Foent Lab recibió un fondo de investigación o una donación extraordinaria de United Therapy, Strata Manufacturing PJSC y Proctor and Gamble. Sin embargo, el trabajo utilizado solo para apoyar a Proctor y Gamble. Se ha revelado la invención asociada con este trabajo.
