L’approccio di Montai e NVIDIA nella scoperta di farmaci | Rete neurale psicologia | Intelligenza artificiale generativa esempi | Intelligenza artificiale generativa app | Turtles AI

L’uso dell’AI per accelerare la scoperta di farmaci è un tema di grande interesse. Montai Therapeutics, con l’aiuto della piattaforma NVIDIA BioNeMo, sta sviluppando modelli multimodali che integrano dati complessi da diverse fonti per identificare nuovi candidati farmaci. Questa sinergia rappresenta un approccio innovativo per affrontare malattie complesse e migliorare le opzioni terapeutiche.

Punti chiave:

•  Approccio multimodale che combina dati chimici, cellulari, genetici e biologici.
•  Utilizzo delle GPU NVIDIA per accelerare il processo di calcolo.
•  Focus sulle "antropomolecole", molecole bioattive derivate dall’alimentazione e dalla medicina erboristica.
•  Integrazione della docking molecolare con il modello generativo DiffDock.

La scoperta di farmaci, un campo in continua evoluzione, è sempre più legata all’uso dell’AI e dei dati multimodali per identificare molecole che possano trattare efficacemente le malattie riducendo al minimo gli effetti collaterali. L’approccio multimodale prevede l’uso combinato di vari tipi di dati, come le strutture chimiche delle molecole, i fenotipi cellulari, le sequenze genetiche e le informazioni sui percorsi biologici, per costruire modelli di apprendimento in grado di estrarre informazioni utili da questi dati eterogenei. Tuttavia, questo processo comporta sfide complesse legate alla gestione e all’analisi di dati di natura diversa, che richiedono soluzioni computazionali avanzate.

Montai Therapeutics, un’azienda all’avanguardia nel campo della scoperta di farmaci, sta affrontando queste sfide con un approccio pionieristico. Al centro delle sue ricerche vi è la cura di una vasta libreria di "antropomolecole", un termine che si riferisce a molecole bioattive che derivano da alimenti, integratori e medicine erboristiche, rigorosamente curate per la loro capacità di modulare la biologia umana. Le antropomolecole, rispetto alle molecole sintetiche tradizionalmente utilizzate nella scoperta di farmaci, offrono una maggiore diversità strutturale chimica, il che le rende particolarmente interessanti come potenziali agenti terapeutici per malattie croniche e complesse. La loro struttura complessa e ricca le rende un’opportunità ancora poco sfruttata, nonostante vi siano già esempi di farmaci derivati da queste sostanze approvati dalla FDA.

Il processo che Montai sta adottando è altamente sofisticato e si avvale di una collaborazione con NVIDIA, sfruttando la piattaforma BioNeMo, uno strumento progettato per accelerare lo sviluppo di modelli generativi e predittivi attraverso l’uso intensivo di GPU. Il modello sviluppato da Montai si basa su una combinazione di apprendimento contrastivo e un approccio multimodale che integra informazioni da diverse fonti biologiche e chimiche. La piattaforma NVIDIA BioNeMo, in particolare con l’uso di DiffDock, un modello generativo per la previsione della posa di docking molecolare, consente di stimare con grande precisione le interazioni tra molecole e target biologici. Questo processo, facilitato dalle prestazioni elevate delle GPU NVIDIA A100 Tensor Core, permette di eseguire docking molecolari con tempi di calcolo ridotti, aumentando l’efficienza del processo di screening molecolare.

L’architettura del modello si basa su una spina dorsale di apprendimento contrastivo che consente di allineare le informazioni provenienti dalle diverse modalità, migliorando la capacità predittiva rispetto ai modelli a modalità singola. La combinazione di dati sulla struttura chimica, sui fenotipi cellulari, sull’espressione genica e sui percorsi biologici offre una visione integrata delle potenziali interazioni molecolari, migliorando la precisione nella selezione di composti promettenti per lo sviluppo di farmaci. In una fase successiva, Montai sta lavorando per incorporare una quinta modalità, basata sulle previsioni di docking ottenute da DiffDock, al fine di migliorare ulteriormente la capacità predittiva del modello.

Questi avanzamenti tecnologici sottolineano l’importanza dell’integrazione di dati multimodali e dell’efficienza computazionale nel campo della scoperta di farmaci. Montai, attraverso la sua piattaforma CONECTA, si propone di utilizzare questo approccio per esplorare in modo sistematico la chimica delle antropomolecole, offrendo potenziali soluzioni per malattie croniche attraverso farmaci a piccole molecole.

L’approccio multimodale adottato da Montai e supportato dalla tecnologia NVIDIA rappresenta un progresso significativo nella scoperta assistita da computer di nuovi farmaci, un campo che si avvale sempre di più di modelli di intelligenza artificiale avanzati per affrontare le sfide complesse legate alla biologia e alla chimica delle molecole.

Il potenziale della scoperta di farmaci basata sull’AI e dati multimodali rimane promettente e continuerà a evolvere con il miglioramento delle capacità computazionali e delle tecniche di apprendimento profondo.