Antibiotica voor de behandeling van bijzonder resistente ziekten, moleculen die overreacties van het immuunsysteem blokkeren, moleculen die de groei van kankercellen remmen door overtollig ijzer te verwijderen, moleculen die de vertering van vetten kunnen verhogen:al deze en meer zijn de afgelopen jaren ontdekt met behulp van een unieke geautomatiseerde benadering voor het oplossen van bijzonder complexe problemen.

In de afgelopen vijf jaar, een iteratief stochastisch eliminatie (ISE) algoritme ontwikkeld in het laboratorium van Prof. Amiram Goldblum, aan het Institute for Drug Research van de Hebreeuwse Universiteit van Jeruzalem, is toegepast op de ontdekking van potentiële medicijnen. Het Instituut maakt deel uit van de School of Pharmacy in de Faculteit der Geneeskunde. Eerst getest om problemen in de structuur en functie van eiwitten op te lossen, het algoritme is sindsdien gebruikt om de ontdekkingstijd van geneesmiddelen te verkorten - van jaren tot maanden en zelfs tot weken.

De oplossing van Goldblum verschilt van algoritmen die heuristieken worden genoemd, die gebaseerd zijn op het afleiden van oplossingen met behulp van logica en intuïtie, en stelt betere oplossingen voor. Op dit moment, het algoritme produceert een model voor de activiteit van kleine moleculen op een of meer eiwitten waarvan bekend is dat ze de ziekte veroorzaken. Een model is een set filters van fysisch-chemische eigenschappen die onderscheid maken tussen actieve en niet-actieve moleculen, of tussen meer en minder actieve. Miljoenen moleculen kunnen dan door het model worden gescreend, die het mogelijk maakt om elk molecuul te scoren met een getal dat het vermogen weergeeft om door de filters te gaan op basis van zijn eigen fysisch-chemische eigenschappen.

Een dergelijk model is meestal in een paar uur gebouwd en kan in minder dan een dag miljoenen moleculen screenen. Daarom, binnen een paar dagen of meer, het is mogelijk om eerste voorspellingen te doen over de kandidaat-moleculen voor een specifieke activiteit ter bestrijding van een ziekte. Van de meeste van die kandidaten is nog nooit bekend dat ze enige biologische activiteit hebben.

Voor de ontwikkeling van dit algoritme is Prof. Goldblum won in 2000 een American Chemical Society Prize. het algoritme heeft veel problemen opgelost met betrekking tot het begrijpen van verschillende biologische systemen, zoals eiwitflexibiliteit, interacties tussen eiwitten en kleine moleculen, en meer. Deze en andere ontdekkingen komen voort uit samenwerkingen tussen het laboratorium van Goldblum, waar zijn studenten het algoritme gebruiken om verschillende problemen op te lossen, en laboratoria en farmaceutische bedrijven in de wereld die de voorspellingen van Goldblum in Duitsland testen, Japan, de Verenigde Staten en natuurlijk in Israël.

Op basis van de technologie van Goldblum, het bedrijf Pepticom is in 2011 opgericht door Yissum, de afdeling Technologieoverdracht van de Hebreeuwse Universiteit, om een ​​revolutie teweeg te brengen in de ontdekking van nieuwe kandidaat-geneesmiddelen voor peptiden. De belangrijkste troef van Pepticom is een uitzonderlijk platform voor kunstmatige intelligentie dat gericht is op het ontwerpen van peptide-liganden op basis van opgeloste kristalstructuren van eiwitten.

Brede toepassingen

Het algoritme kan worden toegepast op andere soorten problemen, waarin het aantal mogelijkheden immens is en niet oplosbaar is, zelfs als 's werelds krachtigste computers er samen aan zouden werken. Deze omvatten problemen waarbij het aantal mogelijke uitkomsten 10 tot de macht 100 (10100) en meer is, zoals problemen met het vervoer over land, luchtvaart, communicatie en biologische systemen.

Op het gebied van vervoer, dit kan inhouden dat er alternatieve manieren worden gevonden om van het ene punt naar het andere te komen met behulp van verkeersgegevens op elk van de alternatieve wegen die tussen de twee punten lopen. In de luchtvaart, een optimale inrichting van landingen en starts op drukke luchthavens. op het gebied van telecommunicatie, het vinden van de goedkoopste routes binnen een complexe reeks communicatiekabels. En in de biologie een model dat is opgebouwd op basis van enkele tientallen of honderden moleculen dient om miljoenen moleculen te screenen en nieuwe kandidaat-geneesmiddelen te ontdekken. Deze worden vervolgens naar experimentele laboratoria gestuurd om verder te worden ontwikkeld, en in sommige gevallen van cruciaal belang geweest bij het bevorderen van de ontwikkeling van de behandeling van de ziekte van Alzheimer en verschillende vormen van kanker.