上亿人有感染风险,却没疫苗用?专家和AI出手了!

科技   2024-12-23 22:13   广东  
这是一种被忽视的寄生虫传染病

发热、脾脏肿大、贫血、消瘦……

如无合适治疗,致死率可高达95%以上

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它就是利什曼病,一种通过白蛉叮咬传播,会引起免疫系统异常反应的寄生虫病,通常分为内脏利什曼氏病、皮肤利什曼氏病和粘膜皮肤利什曼氏病三种类型。其中内脏利什曼病最为严重,发病时皮肤表面会有黑色素沉着,并伴随发热症状,因此也被称为黑热病。全球多地流行,人畜共患,数亿人面临感染风险,却没有人用疫苗,临床治疗方面也存在诸多问题,急需研发好用的特异性药物。

好消息是:华中科技大学李岩教授带领团队利用华为云盘古药物分子大模型首次发现了利什曼原虫在巨噬细胞里面发挥免疫逃逸的关键互作蛋白,进一步阐明其发挥作用的具体分子机制,并在此基础上开发出全球首个利什曼病的预防性抑制剂!药物研发周期缩短至数月,研发成本降低了60%以上。


▲李岩教授&团队



为什么是利什曼病?


特异性药物,指针对特定疾病、病理过程或生物标记物进行治疗的药物。这些药物的设计和作用机制,旨在精确地影响特定分子靶点或生物途径,从而提高治疗效果,并减少对正常细胞或组织的不良影响。


当前,利什曼病的临床治疗手段相当有限,且存在耐药性严重、注射给药方式不便、毒副作用较大等问题,市场急需投入新药。但新药研发周期长、成本高,10年10亿美元的“双十定律”始终是最大拦路虎。


此外,受地缘环境等影响,此病多高发于相对贫困地区,虽然全球每年有60-100万新发病例,数亿人受影响,但市场利润空间有限,大制药公司并无太大意愿和过多精力投入。


而AI的加入,将为此迎来转机。




盘古大模型“千里大搜查”

助力利什曼病防治新突破


作为免疫系统的重要组成之一,巨噬细胞能吞噬和消化清除病原体,在维持机体稳态、防御病原体入侵以及调节免疫反应中发挥着重要作用。但当利什曼原虫进入人体后,原虫不但没有被巨噬细胞消化,反而通过一套复杂的相互作用机制在巨噬细胞内大量繁殖,最后活活“撑死”巨噬细胞逃出,进而继续感染其它巨噬细胞,最终导致机体患病。


本次发现的关键互作蛋白,就是让原虫能够在巨噬细胞内行凶作乱的“内鬼”。它能跟利什曼原虫毒力蛋白相互作用,从而导致原虫逃脱免疫系统制裁。


利什曼原虫关键毒力蛋白结构


李岩教授团队建立了一套较完善的原虫实验体系,并结合华为云盘古药物分子大模型,4步切断原虫“行凶”关键路线,让巨噬细胞转危为安。



锁定“帮凶”:找到原虫关键毒力蛋白SCARE1;


抓出“内鬼”:发现巨噬细胞里面的关键互作蛋白;



破解“计划”:阐明互作蛋白发挥作用的具体分子机制;


配置“武器”:开发出强效小分子抑制剂。


而盘古药物分子大模型负责出谋划策:


靶点口袋发现全新原动力学算法,用小分子高效遍历柔性蛋白表面,找到潜在口袋位置,通过相互作用图,找到口袋的潜在活性位点,预测出可能的互作蛋白;


互作蛋白结构


分子对接根据靶点蛋白和小分子药物的3D结构,计算对接结合能,从百万个小分子中快速筛选出与蛋白质结构最紧密的候选药物;


小分子与靶点结合


分子优化及属性预测以参考化合物为起点,针对给定的期望理化性质,得到性质更优、结构新颖、与靶点蛋白亲和力高的化合物,支持70多种属性优化,输出分子优化结果,预测化合物ADMET相关的80多种成药性质,开发出强效小分子抑制剂。


ADMET属性是指药物的吸收(Absorption)、分布(Distribution)、代谢(Metabolism)、排泄(Excretion)和毒性(Toxicity)这五个关键特性,它们是评估药物成药性的重要指标。



AI for Science

被忽视的需求,也应该被看见


李岩教授团队的研究成果,再次证明AI for Science已经不再是一个口号,AI正在破解以往科研项目从选题到成果由一个人或几个人一同攻关,“小作坊”式生产造成效率低下的难题,转而向敏捷高效的平台科研模式转变。


基于盘古大模型构建的华为云AI4S(AI for Science)科学计算平台,也正在将人工智能技术与科学研究相结合,面向生物医药、计算化学、地球科学、电磁学、流体等科学领域,提供开箱即用的澎湃算力及调度能力,内置80+各领域丰富的AI模型、分析工具及流程、专业数据与知识、便捷式开发环境等,助力敏捷科研创新。


科技如火如荼发展的今天,世界上依然有很多没被光照到的地方。正如李岩教授所言,AI并不是一个冰冷的工具,它可以和人文关怀结合起来,更好地推动全球健康乃至更多领域的公平与可持续发展。


AI技术怎么造福人类和世界,这很重要,那些被忽视的需求,也应该被看见。

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