Isang malaking hakbang para sa pananaliksik sa parmasyutika ang nagawa ng mga siyentipiko mula sa The Ohio State University matapos nilang makalikha ng isang artificial intelligence system na maaaring magbago ng paraan ng paggawa ng mga bagong gamot.
Ang makabagong generative AI model na tinawag na DiffSMol ay binuo ng isang team sa pangunguna ni Propesor Xia Ning mula sa mga departamento ng biomedical informatics at computer science and engineering ng unibersidad. Gumagana ang DiffSMol sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga hugis ng kilalang ligands—mga molekulang kumakabit sa mga target na protina—at ginagamit ang mga hugis na ito bilang batayan upang makabuo ng mga bagong 3D na molekula na may pinahusay na kakayahang dumikit.
"Sa paggamit ng mga kilalang hugis bilang kondisyon, maaari naming sanayin ang aming modelo na lumikha ng mga bagong molekula na may kaparehong hugis ngunit hindi pa umiiral sa mga naunang chemical database," paliwanag ni Ning. Kapansin-pansin ang bisa ng sistema—sa paglikha ng mga molekulang may potensyal na pabilisin ang paggawa ng gamot, nagtamo ang DiffSMol ng 61.4% tagumpay, na malayo sa 12% na tagumpay ng mga naunang pagsubok.
Ipinakita ng mga mananaliksik ang kakayahan ng DiffSMol sa pamamagitan ng mga case study sa mga molekulang tumutarget sa cyclin-dependent kinase 6 (CDK6), na maaaring mag-regulate ng cell cycles at humadlang sa paglago ng kanser, at neprilysin (NEP), na ginagamit sa mga therapy upang pabagalin ang pag-usad ng Alzheimer’s. Ipinakita ng resulta na malamang na maging epektibo ang mga AI-generated na molekula, kung saan nalampasan ng DiffSMol ang mga baseline na pamamaraan sa binding affinities ng 13.2%, at umabot pa sa 17.7% kapag sinamahan ng shape guidance.
Dumating ang tagumpay na ito kasabay ng pagtatakda ng FDA ng mga bagong regulasyon para sa paggamit ng AI sa pag-develop ng gamot. Noong Enero 2025, naglabas ang ahensya ng draft guidance na pinamagatang "Considerations for the Use of Artificial Intelligence to Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products," na nagbibigay ng mga rekomendasyon sa paggamit ng AI para suportahan ang mga desisyon ukol sa kaligtasan, bisa, at kalidad ng gamot.
Habang karaniwang umaabot ng isang dekada ang tradisyonal na proseso ng paggawa ng gamot mula pagtuklas hanggang sa paglabas sa merkado, maaaring mapabilis nang malaki ng mga AI-powered na pamamaraan tulad ng DiffSMol ang prosesong ito. Ginawang available ng research team ang code ng DiffSMol para magamit ng ibang siyentipiko, bagama’t inamin nilang may limitasyon pa ito sa ngayon—makakabuo lamang ang sistema ng mga bagong molekula batay sa mga hugis ng dati nang kilalang ligands, isang hamon na nais nilang malampasan sa mga susunod na pag-aaral.