
Wielkie modele językowe mogą odmienić złożony i wymagający proces poszukiwania nowych leków – twierdzą naukowcy z międzynarodowego zespołu. Systemy te mogą być przydatne na wielu etapach prac nad farmaceutykami.
Autorzy nowej pracy opublikowanej na łamach magazynu „Molecular Pharmacology” (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1874467225000017) twierdzą, że na przykład modele takie jak Llama-Gram i GPCR LLM, w niespotykany do tej pory sposób znacząco poprawiają dokładność przewidywania interakcji lek – cel biologiczny.
„Modele te integrują zaawansowane informacje o fałdowaniu białek oraz struktur molekularnych, co znacząco poprawia efektywność i wiarygodność procesu odkrywania leków” – wyjaśnia Anqi Lin z Nanjing Medical University, jedna z głównych autorek publikacji.
To nie wszystko – systemy, takie jak 3DSMILES-GPT i FragGPT, umożliwiają bardziej efektywne projektowanie i optymalizację cząsteczek leków.
Jednak autorzy zaznaczają, że wykorzystanie dużych modeli językowych w rozwoju leków nie jest pozbawione wyzwań. Główne przeszkody to jakość i dostępność danych.
„Zapewnienie wiarygodności i przejrzystości działania LLM-ów jest kluczowe, zwłaszcza biorąc pod uwagę potencjalne zagrożenia dla bezpieczeństwa wynikające z błędnych prognoz” – zauważa Bufu Tang, jeden z naukowców.
Autorzy publikacji podkreślają potrzebę m.in. rozwijania zaawansowanych możliwości tego typu modeli oraz ich integracji z wyspecjalizowanymi narzędziami biochemicznymi.
„Przyszłe badania muszą skoncentrować się na wzmocnieniu procesu walidacji wiarygodności prognoz, aby w pełni wykorzystać potencjał LLM-ów w rozwoju leków” – dodaje dr Lin.
Naukowcy są przekonani, że te postępy utorują drogę do bardziej efektywnych i innowacyjnych badań nad lekami.
Marek Matacz (PAP)
mat/ agt/
Fundacja PAP zezwala na bezpłatny przedruk artykułów z Serwisu Nauka w Polsce pod warunkiem mailowego poinformowania nas raz w miesiącu o fakcie korzystania z serwisu oraz podania źródła artykułu. W portalach i serwisach internetowych prosimy o zamieszczenie podlinkowanego adresu: Źródło: naukawpolsce.pl, a w czasopismach adnotacji: Źródło: Serwis Nauka w Polsce - naukawpolsce.pl. Powyższe zezwolenie nie dotyczy: informacji z kategorii "Świat" oraz wszelkich fotografii i materiałów wideo.