Šiame tyrime pabrėžiamas skaičiavimo įrankių, tokių kaip NAMD ir VMD, kartu su pažangiausia aparatine įranga, pvz., NVIDIA DGX sistemomis, potencialas pagerinti vėžio gydymą.
Diego Gomesas
Dr. Bernardi ir jo komanda sukūrė sudėtingą metodą, kuris sujungia AlphaFold2 pagrindu veikiančius AI įrankius su molekulinės dinamikos modeliavimu ir dinamine tinklo analize. Jų požiūris leido jiems numatyti ir patvirtinti pagrindinius PD-L1 baltymo surišimo regionus, kurie yra labai svarbūs vaistų sąveikai. „Šis darbas parodo Auburno universiteto skaičiavimo komandos bendradarbiavimo svarbą ir mūsų kolegų iš Bazelio universiteto ir ETH Ciuricho (Šveicarija) eksperimentinio patvirtinimo pastangas, skatinančias proveržį šioje srityje“, – sakė vadovas Dr. Diego Gomesas. kūrinio autorius ir Auburn tyrinėtojas.
Skaičiavimo metodas buvo patvirtintas naudojant pažangiausius eksperimentinius metodus, įskaitant kryžminio susiejimo masės spektrometriją ir naujos kartos sekos nustatymą. Šie eksperimentai patvirtino komandos prognozių tikslumą, parodydami, kad skaičiavimo modeliai gali būti derinami su eksperimentiniu patvirtinimu, siekiant išsiaiškinti sudėtingas baltymų ir baltymų sąveikas.
Šio tyrimo pasekmės yra daug platesnės nei PD-L1. Sukurti metodai gali būti taikomi daugeliui kitų baltymų, todėl gali būti atrasti nauji vaistų taikiniai įvairioms ligoms, įskaitant kitų rūšių vėžį ir autoimunines ligas. Be to, šis tyrimas atveria kelią ekonomiškesniam ir greitesniam terapijos vystymuisi – sričiai, kurioje tradiciniai eksperimentiniai metodai gali būti lėti ir brangūs.
„Šis tyrimas pabrėžia skaičiavimo įrankių, tokių kaip NAMD ir VMD, kartu su pažangiausia technine įranga, pvz., NVIDIA DGX sistemomis, potencialą pagerinti vėžio gydymą. Mūsų išvados žymi reikšmingą žingsnį kuriant naujus tikslinius vėžio gydymo būdus“, – pridūrė Gomesas.
Šaltinis: Auburn universiteto Fizikos katedra
