Wykorzystanie sztucznej inteligencji w projektowaniu leków biologicznych: możliwości i trudności

Krzysztof Rataj<sup>1

1</sup> Ardigen S.A., ul. Leona Henryka Sternbacha 1, 30-394 Kraków

Sztuczna inteligencja jest mocno zintegrowana ze współczesnymi procesami projektowania leków. Na rynku pojawiają się doniesienia o kolejnych lekach zaprojektowanych z użyciem sztucznej inteligencji wchodzących do badań klinicznych. Firmy farmaceutyczne również nie zostają w tyle, inwestując mocno w rozwiązania oparte na AI w celu przyspieszenia procesu tworzenia leków.

Jednakże jednym z pól na którym sztuczna inteligencja dopiero zaczyna stawiać pierwsze pewne kroki jest domena leków biologicznych. Ze względu na dużą przestrzeń sekwencyjną i konformacyjną, oraz duży potencjał na niespecyficzność lub immunogeniczność, projektowanie peptydów, małych białek lub tzw. nanobodies jest problemem znacznie bardziej złożonym od projektowania leków małocząsteczkowych.

W tej krótkiej prezentacji przedstawię kilka z obecnie dostępnych metod wspomagających proces projektowania leków biologicznych, ich zalety i wady, oraz ich zastosowanie w rzeczywistych projektach poszukiwania nowych terapii.

---

Dr Krzysztof Rataj jest specjalistą w dziedzinie odkrywania nowych leków, pracującym na styku chemii medycznej, biologii, obrazowania oraz sztucznej inteligencji. Uzyskał stopień doktora biofizyki na Uniwersytecie Jagiellońskim i brał udział w licznych międzynarodowych projektach realizowanych we współpracy z zespołami z Węgier, Danii i Norwegii. Jego zespół koncentruje się na wykorzystaniu AI do usprawnienia projektowania leków i medycyny precyzyjnej, podejmując wyzwania takie jak przewidywanie właściwości, optymalizacja związków chemicznych oraz stosowanie nowych metod do badań białek i kwasów nukleinowych. Zespół pracuje również nad wykorzystaniem metod widzenia komputerowego do analizy obrazów z badań przesiewowych oraz danych histopatologicznych. Najnowszy projekt ma na celu połączenie danych dotyczących struktury chemicznej z obrazowaniem fenotypowym w celu usprawnienia procesów high-content screening.