Structure-Based Drug Discovery: від до-AI ери до ери штучного інтелекту

Під час лекції BioGENext Series Микола Протопопов надав системний огляд еволюції напряму structure-based drug discovery (SBDD), простеживши розвиток від класичного дизайну лігандів на основі рентгенівської кристалографії до сучасних підходів із використанням штучного інтелекту та машинного навчання.

Він підкреслив ключові методологічні віхи, що сформували галузь, і пояснив, як прогрес у структурній біології та обчислювальній хімії дозволив системно досліджувати хімічний простір. Особливу увагу було приділено експоненційному зростанню хімічного простору та ролі сучасних інструментів штучного інтелекту та машинного навчання у прискоренні віртуального скринінгу, аналізу взаємодії з молекулярними мішенями та оптимізації лідерних сполук.

На практичних прикладах лекція продемонструвала, як гомологічне моделювання (homology modeling), віртуальний скринінг та in silico прогнозування біологічної активності були успішно застосовані для розробки біоактивних сполук, спрямованих на протеїнкінази та мікроорганізми, і показала трансформаційний вплив підходів із використанням штучного інтелекту на сучасні робочі процеси розробки лікарських засобів.