5 статей
Авторы предлагают комплексную структуру использования ИИ для борьбы с ожирением, объединяющую геномные, клинические и данные с носимых устройств в динамический показатель риска. Предложенный подход включает создание «цифровых двойников» метаболизма для тестирования вмешательств in silico и акцентирует внимание на объяснимости и справедливости алгоритмов.
В статье представлены краткие новости о последних достижениях в области биотехнологий. Компания Design Therapeutics опубликовала данные фазы 1/2 клинических исследований своего препарата DT-216P2 для лечения атаксии Фридрейха: при дозировке 1 мг/кг было зафиксировано среднее улучшение показателей на 6,4 пункта. Также упоминаются результаты китайской компании Vincentage в области терапии ожирения и обновления, касающиеся препаратов Enhertu и Tecentriq. Однако представленный текст носит фрагментарный характер и не содержит глубокого анализа применения искусственного интеллекта в данных исследованиях. Основной фокус материалов смещен на результаты клинических испытаний новых терапевтических молекул.
В статье рассматривается обострение конкуренции между фармацевтическими гигантами Novo Nordisk и Eli Lilly в области разработки пероральных препаратов для лечения ожирения. После получения одобрения FDA компанией Eli Lilly для их нового таблетированного препарата Foundayo, Novo Nordisk представила собственный анализ, утверждающий превосходство их орального лекарственного средства. Основной конфликт заключается в маркетинговых заявлениях о превосходстве препаратов, которые на данный момент не подтверждены прямыми сравнительными исследованиями (head-to-head trials). Эксперты подчеркивают, что для установления реальной клинической эффективности и определения лидера рынка необходимы масштабные клинические испытания, где оба препарата будут тестироваться на одной и той же выборке пациентов. Текущая ситуация характеризуется высокой степенью неопределенности в вопросе того, какой из оральных методов терапии обеспечит лучший контроль веса и меньшее количество побочных эффектов. Это противостояние станет определяющим фактором для рынка препаратов класса GLP-1 в ближайшие годы.
Стартап Pinnacle Medicines использует платформу на базе искусственного интеллекта и физического моделирования для проектирования пептидных молекул с улучшенной биодоступностью при пероральном приеме. Компания планирует применять свои технологии для разработки лекарств от ожирения, сердечно-сосудистых заболеваний и заболеваний дыхательных путей.
Исследование представляет интегрированный подход к виртуальному скринингу для идентификации новых агонистов рецептора глюкагоноподобного пептида-1 (GLP-1R), ключевого терапевтического мишени при диабете и ожирении. Авторы разработали консенсус-стратегию, объединяющую лиганд-ориентированные дескрипторы, мульти-отпечатки сходства, электростатическое сходство, фармакофоровое моделирование и многоконформационный докинг. Методология позволила выявить три химически различных класса кандидатов-агонистов GLP-1R: непептидную молекулу GQB47810, пептид нейромедицина C и малый пептид 2,5-Pen-enkephalin (DPDPE). В ходе экспериментальной проверки DPDPE показал наибольшую эффективность, достигнув значений, сравнимых с GLP-1, хотя с меньшей потенцией. Дальнейшая in vitro характеризация подтвердила, что пентептид пент-энкефалин действует как полный агонист и демонстрирует двойную активацию GLP-1R/GIPR. Найденные результаты устанавливают переносимую вычислительную рамку для открытия разнообразных по химическому типу агонистов у конформационно гибких мишеней GPCR. Это исследование представляет значимый вклад в разработку новых терапевтических средств против метаболических заболеваний, расширяя химическое разнообразие лигандов GLP-1R за пределы пептидных агонистов.
