ИИ создает наночастицы для улучшенной доставки лекарств

Биомедицинские инженеры представили инновационную платформу, которая сочетает искусственный интеллект с автоматизированным лабораторным оборудованием для ускоренного создания и оптимизации наночастиц, доставляющих лекарства.

Исследователи разработали несколько моделей машинного обучения для ускорения проектирования наночастиц за счет улучшения процесса выбора материалов

Источник: Legion Media

Разработка эффективного средства транспортировки лекарства, которое обеспечит сохранность активного вещества и его попадание точно в цель, представляет собой сложную задачу. Новая платформа, названная TuNa-AI, призвана заполнить этот пробел. Ее создатели, профессор Даниэль Рекер и аспирант Цзылу Чжан из Университета Дьюка (США), подчеркивают, что существующие ИИ-инструменты имеют существенное ограничение: они могут работать лишь с одним компонентом наночастицы, игнорируя критически важные пропорции смеси лекарства и вспомогательных веществ.

Именно соотношение ингредиентов определяет, насколько стабильной и эффективной окажется конечная наночастица. Более простые модели машинного обучения, для обучения которых достаточно небольших наборов данных, не способны адекватно различить похожие материалы при изменении рецептуры. Платформа TuNa-AI предлагает комплексное решение этой проблемы. С помощью роботизированной системы обработки жидкостей исследователи смогли создать обширную библиотеку из 1275 различных формул, систематически комбинируя терапевтические молекулы и вспомогательные компоненты. 

Различные комбинации целевого препарата и вспомогательных веществ

Источник: Университет Дьюка

Модель TuNa-AI продемонстрировала увеличение формирования наночастиц на 42,9 % по сравнению с традиционными методами. В качестве доказательства концепции ученые синтезировали наночастицу для доставки венетоклакса — препарата для лечения лейкемии, который сложно инкапсулировать. Полученные частицы показали улучшенную растворимость и в лабораторных условиях эффективнее подавляли рост раковых клеток по сравнению со свободной формой лекарства.

Во втором эксперименте платформа позволила оптимизировать состав уже существующей наночастицы для другого химиотерапевтического средства. ИИ смог сократить использование потенциально канцерогенного вспомогательного вещества на 75%, при этом не только сохранив эффективность препарата, но и улучшив его распределение в организме в ходе испытаний на мышах. Уже сейчас исследовательская группа активно работает над расширением функционала TuNa-AI для работы с другими типами биоматериалов и решения различных диагностических и терапевтических задач. 

Ранее в России презентовали новые системы адресной доставки лекарств.