New-Tech Magazine | Feb 2024 | Digital Edition

למידת מכונה בתכנון ועיצוב תרופות

פרופ׳ ברק עקביוב המחלקה לכימיה, אוניברסיטת בן גוריון בנגב »

כמיאינפורמטיקה היא תחום מדעי המשלב עקרונות מעולם הכימיה, מדעי המחשב ). לכימיאינפורמטיקה חשיבות 1 ומדעי הנתונים, כדי לענות על שאלות כימיות (איור עצומה ביישומים רבים הקשורים לתכנון תרופות, כגון: מידול חישובי של מבנים מולקולריים, זיהוי מאפיינים מולקולריים, גזירתם והשימוש בהם לניבוי והשבחת תכונות רצויות במולקולות. המידע שנכנס לשיקולי ההחלטות של הכימאי בתהליך התכנון התרופתי הוא רב ולכן דורש זמן ארוך עבור ניתוח מדויק ומעמיק. כך, ״קיצורי דרך״, בקבלת החלטות של כימאי תרופתי ובניבוי ההצלחה של סיטואציות בתכנון תרופה, שיש בהן חוסר ודאות, מצריכה ידע המבוסס על ניסיון רב שנים. לעומת הגישה הקלאסית בכימיה התרופתית, שעלולה לייצר הטיות בתהליך קבלת ההחלטות, השימוש בלמידת מכונה מאפשר לחזות צורך תרופתי, לשפר את היעילות בתכנון התרופה ויכול להביא לאוטומטיזציה של תהליכים תבניתיים בפיתוח וייצור התרופה ולצמצם החלטות אינטואיטיביות-מוטות שעשויות להוביל לטעויות מערכתיות. בנוסף, השימוש בשיטות חישוביות מבוססות מידע, עשוי לייתר חלק מתהליך פיתוח התרופה, ויאפשר למומחה להתמקד במרחב חיפוש מצומצם יותר ולפיכך להגדיל את סיכויי הצלחה. במאמר שלפניכם, אסקור את השלבים בתכנון תרופתי משלב הכנת מאגר המידע שישמש לאימון המודל החישובי ועד בדיקת המולקולות שהמודל חזה בניסויים במעבדה.

המבוסס על נתוני עתק ושימוש באלגוריתמים מודרניים מעולם למידת מכונה, ימנע הטיות בקבלת החלטות אנושיות ע״י ניתוח מערכתי של נתונים (שקשה לאדם, גם אם מומחה, לעשות) ובנית מודלי חיזוי לזיהוי תבניות שעשויות לחזור על עצמן מאשר הסתמכות על היוריסטיקות (קיצורי דרך מחשבתיים) שיכולות לנבוע משיקולים לא ענייניים. - עבודה בעידן ה״ביג דאטה״- לאדם יש יכולת מוגבלת לעבד אינפורמציה וזה מה שמביא לכתחילה לשימוש בהיוריסטיקות, יכולת שנבנית ע״י כימאים תרופתיים מתחילת דרכם המקצועית. אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לעבד באופן אפקטיבי מאגר מידע עצום מעבר ליכולתו של כל אדם, מומחה ככל שיהיה, ולמצוא תבניות חבויות. כלים כאלה בידי כימאי תרופתי יובילו להחלטות ענייניות ומדויקות שיעלו את סיכויי ההצלחה בחיזוי ויקצרו משמעותית את משך זמן פיתוח התרופה. שיפור תהליך קבלת ההחלטות בעולם פיתוח התרופות - יכולת לחזות- בעבודתם של דניאל כהנמן ועמוס טברסקי, שעסקה בתחום של כלכלה

שאפשרו להם לפתח את האינטואיציה. האינטואיציה שדורשת שנות ניסיון, קיצרה את הדרך לקבלת ההחלטות, למשל היכן להעדיף מודיפיקציות כימיות על מולקולת המטרה (ה״תרופה״), באופן יעיל ומהיר יחסית. מחקר מודרני של פיתוח תרופות

הגישה הקלאסית והמודרנית בגילוי-פיתוח תרופות - בעבר כשמדענים פיתחו תרופות סינטטיות הם הסתמכו על ניסיון שהיה מבוסס על עיבוד מוגבל של נתונים, לעיתים לא מסודרים,

New-Tech Magazine l 40