La promesse de l’IA en chimie
Le mariage, fondé sur l’intelligence artificielle, entre la biologie structurale et le développement de médicaments, associé à des programmes illustratifs d’avant-garde, pourrait probablement révolutionner la biomédecine et la santé humaine en propulsant les recherches des biologistes structurels, des chimistes et des étudiants. Par exemple, ChimeraX, un programme de visualisation moléculaire de nouvelle génération, restitue des molécules biologiques telles que des protéines, des ARN et des structures complexes avec une clarté, une rapidité et des détails exquis sans précédent en ce qui concerne les interactions intra- et intermoléculaires. interactions entre leurs chaînes latérales, leur squelette et leurs ligands. Blender, un logiciel d’infographie 3D gratuit et open source, augmente la mise en permettant à chaque étudiant en biologie structurale de devenir créateur de films, directeur de la photographie et réalisateur grâce à l’animation des molécules, des effets visuels, des arrière-plans, des ombres et du mélange et du assortissant une myriade d’options pour créer de superbes chefs-d’œuvre structurels. Nous avons parcouru un long chemin depuis que les Nobelistes John Kendrew et Max Perutz se sont retrouvés devant une myoglobine gargantuesque en forme de boule et de bâton, permettant au monde de visualiser une protéine.
Contrairement à l’époque où la tâche ardue de résolution des structures protéiques avait des parallèles dans la découverte de médicaments avec un intervalle de plusieurs mois ou années entre l’initiation et l’achèvement ou la réalisation du produit, la révolution de la résolution en 2016, la sortie d’AlphaFold en 2021 et plus récemment, les méta-IA (2022) ont repoussé les frontières de la biologie structurale et propulsé une renaissance dans la découverte de médicaments – un corollaire naturel ? Avant que la cryomicroscopie électronique et les techniques informatiques, d’IA et d’apprentissage automatique ne mûrissent, la résolution des structures protéiques nécessitait des techniques de rayons X ou de résonance magnétique nucléaire et des outils éprouvés tels que la goutte suspendue, le remplacement moléculaire, la mutagenèse dirigée sur site, l’hydrogène. – l’échange de deutérium et le marquage isotopique, tandis que le développement de médicaments reposait sur la synthèse ascendante, la sélection de produits naturels, les relations structure-activité et la cinétique d’inhibition.
Aujourd’hui, le trésor de structures peut réorganiser la découverte de médicaments, qui s’est transformée en produits biologiques. L’opportunité de relancer des médicaments à base de petites molécules grâce à l’IA n’a jamais été aussi convaincante, car elle prédit non seulement les structures protéiques, mais catalyse également la rétrosynthèse ascendante ; « invoque » les réactifs et catalyseurs appropriés ; et peut concevoir des médicaments de novo ou associer des bases de données de composés connus à des structures biomoléculaires pour identifier les principaux candidats. L’IA et l’apprentissage automatique effectuent des prévisions sur l’absorption, la distribution, le métabolisme, l’excrétion et la toxicologie et dirigent des techniques mono-pot pour améliorer les rendements des candidats avec moins de résultats hors cible tout en abordant la mise à l’échelle et en adoptant la synthèse verte. La capacité d’avoir un impact sur la santé humaine, la durée de vie et l’agriculture ; parvenir à la sécurité alimentaire ; eau propre; et éradiquer la maladie pourrait peut-être être à portée de main grâce aux outils disponibles gratuitement et utilisés à la maison.
Mahesh Narayan
El Paso, Texas
Nos travaux établissent des spécifications pour la nomenclature, les critères d’identification, les critères de résistance et de composition, les tests de pureté et les limites des contaminants et décrivent des méthodes de test robustes et scientifiquement valides. Lorsqu’ils sont utilisés – dans les laboratoires ou par intégration dans les réglementations – ces outils assurent la transparence et des méthodes de test validées.
▸ Manque de méthodes de test standardisées
▸ Variabilité des résultats entre laboratoires
▸ Nécessité de limites de contaminants
▸ Éducation et formation
Nous exhortons vivement toutes les parties concernées à adopter des méthodes de test et des normes de qualité rigoureuses et validées. En mettant en œuvre des normes de qualité publiques cohérentes, nous pouvons contribuer à garantir la qualité des produits à base de cannabis.
Jaap Venema
Rockville, Maryland
NDLR : Venema est vice-président exécutif et directeur scientifique de l’USP.
#Promesse #lIA #chimie #normes #sur #cannabis
