I ricercatori dell'Università di Waterloo hanno sviluppato un nuovo sistema che potrebbe accelerare notevolmente la scoperta di nuovi farmaci e ridurre la necessità di test di laboratorio costosi e dispendiosi in termini di tempo.

La nuova tecnologia chiamata Pattern to Knowledge (P2K) può prevedere il legame delle biosequenze in pochi secondi e potenzialmente ridurre i colli di bottiglia nella ricerca sui farmaci.

P2K utilizza l'intelligenza artificiale (AI) per sfruttare la conoscenza approfondita dei dati invece di fare affidamento esclusivamente sull'apprendimento automatico classico.

"P2K è un punto di svolta, data la sua capacità di rivelare sottili associazioni proteiche impigliate in ambienti fisico-chimici complessi e di prevedere in modo potente le interazioni basate solo su dati di sequenza, " ha detto Andrew Wong, professoressa, Ingegneria della progettazione dei sistemi, e Direttore Fondatore, Centro per l'analisi dei modelli e l'intelligenza artificiale (CPAMI). "La capacità di accedere a questa profonda conoscenza da risultati scientifici comprovati sposterà la ricerca biologica in futuro. P2K ha il potere di trasformare il modo in cui i dati potrebbero essere utilizzati in futuro".

Sebbene sia stata raccolta una grande quantità di dati sulla sequenza biologica, estrarre conoscenze significative e utili non è stato facile. Gli algoritmi P2K affrontano questa sfida districando più associazioni per identificare e prevedere i legami degli amminoacidi che regolano le interazioni proteiche. Poiché P2K è molto più veloce del software di analisi della biosequenza esistente con quasi il 30% di accuratezza di previsione migliore, potrebbe accelerare notevolmente la scoperta di nuovi farmaci. Attingendo informazioni da database nel Cloud, P2K potrebbe prevedere come interagirebbero le proteine ​​​​tumorali e i potenziali trattamenti contro il cancro.

Sebbene sia ancora nella fase iniziale del prototipo, Il professor Wong e il suo team hanno reso disponibile pubblicamente il sistema P2K online ai ricercatori per iniziare a identificare nuove interazioni di bio-sequenza.

"Mettere questa tecnologia AI nelle mani dei ricercatori biomedici genererà risultati immediati, che potrebbe essere utilizzato per future scoperte scientifiche, " disse Antonio Sze-To, ricerca associata, Ingegneria della progettazione dei sistemi, e co-inventore di P2K.

Poiché analizza i dati sequenziali, l'applicabilità del P2K non si limita alla ricerca biomedica. P2K potrebbe avvantaggiare il settore finanziario facendo associazioni e previsioni utili per il trading intelligente o il settore della sicurezza informatica prevedendo la probabilità di un potenziale attacco informatico.

Il documento di ricerca, "Pattern to Knowledge:Deep Knowledge-Directed Machine Learning for Residue-Residue Interaction Prediction" è stato recentemente pubblicato su Nature's Rapporti scientifici .