Exploatarea transcriptomului – Utilizarea big data si a inteligentei artificiale pentru a accelera descoperirea de noi medicamente intr-un mod inteligent
Asist. Univ. Dr. Cosmin Arsene
Platforma KMAP dezvoltata de KaiPharm combina profilurile transcriptomului induse de medicamente cu procesarea acestora prin inteligenta artificiala, pentru a accelera dezvoltarea si repozitionarea medicamentelor.
Dezvoltarea de noi medicamente necesita timp, este costisitoare si riscanta. Adesea, ceea ce pare a fi un medicament promitator esueaza in clinica. Un motiv comun pentru aceste esecuri sunt informatiile limitate despre mecanismul de actiune (MdA) al unui nou medicament.
Pentru a reduce riscurile de dezvoltare a medicamentelor, KaiPharm, cu sediul in Seul, Coreea de Sud, a dezvoltat KMAP, o platforma care combina inteligenta artificiala (AI) cu profilarea transcriptomului pentru a genera informatii detaliate despre MdA care sa permita o dezvoltare eficienta a acelui medicament.
In 2019, KaiPharm a incheiat un acord comun de cercetare cu Institutul Pasteur Coreea pentru a utiliza secventierea de generatie urmatoare (NGS), pentru a completa baza de date KMAP cu profiluri de transcriptom induse de mii de medicamente aprobate in Statele Unite, Uniunea Europeana si Japonia.
KaiPharm aplica algoritmi AI care compara profilul transcriptomului unui medicament candidat cu un MdA necunoscut sau ambiguu, cu mii de profiluri din setul de date KMAP, pentru a identifica potrivirile care implica un anumit profil MdA.
Analiza KMAP este integrata in continuare cu date experimentale privind reactivitatea medicamentului si interactiunile medicament-tinta utilizând bioinformatica, chemoinformatica si invatarea deep-learning bazata pe AI, pentru a oferi informatii despre MdA al medicamentelor, incluzand atat efectele tinta, cat si pe cele secundare.
Aceeasi abordare poate fi aplicata si pentru identificarea indicatiilor noi pentru medicamentele esuate si produsele natural, prin compararea cu profilurile transcriptomice ale diferitelor modele de boala (Fig. 1).
O alta aplicatie a KMAP este de a identifica noi MdA si tinte pentru medicamentele aprobate anterior, care pot selecta noi indicatii pentru repozitionarea medicamentelor. Este bine cunoscut faptul ca medicamentele existente pot fi repozitionate cu succes pentru a trata si alte afectiuni, dincolo de cele pentru care au fost dezvoltate initial. De obicei, repozitionarea medicamentelor a fost determinata de observatii intâmplatoare. Platforma KMAP face ca repozitionarea medicamentelor sa se faca mult mai eficient.
Figura 1: Accelerarea procesului de descoperire si repozitionare a medicamentelor folosind platforma KMAP.
Dincolo de aceste aplicatii medicamentoase, KMAP permite, de asemenea, procesul invers, de la boala la medicament. Oamenii de stiinta de la KaiPharm au publicat numeroase studii care arata cum se poate face acest lucru, in special in contextul tintelor pentru care se gaseste mai greu un medicament eficient, cum ar fi medicamentele anticancerigene noi, precum si tintele care stau la baza chemorezistentei.
Intr-un studiu, KaiPharm a folosit profiluri transcriptomice ale cancerelor pulmonare pentru a identifica un medicament anti-metastazant pornind de la tinta GALNT14. O comparatie a profilului transcriptomului knockdown-ului GALNT14 cu cele ale medicamentelor cunoscute, a identificat bortezomibul, medicament care a fost aprobat anterior pentru tratamentul mielomului multiplu si a limfomului cu celule de manta (s-a observat ca acesta induce un raspuns transcriptomic similar).
Studiile in vitro si in vivo au confirmat efectul antimetastatic necunoscut anterior al bortezomibului, care, la fel ca eliminarea GALNT14, a atenuat factorul de crestere transformant-β (TGFβ) si a suprimat expresia genica metastatica dependenta de TGFβ.
O alta aplicatie importanta a KMAP se refera la farmacogenomica si stratificarea pacientilor. Ca o ilustrare a modului in care poate fi utilizat KMAP, oamenii de stiinta KaiPharm au folosit analize transcriptomice ale liniilor celulare canceroase, pentru a obtine o mai buna intelegere a rezistentei la erastin, un compus letal sintetic, folosit impotriva cancerelor care exprima RAS oncogen care induce o forma de programare de moarte celulara numita feroptoza. Aceasta analiza a relevat faptul ca activitatea factorilor de transcriptie, inclusiv NRF2 si AhR, servesc drept markeri importanti ai rezistentei la erastina, informatii care pot fi utilizate pentru a ghida terapia cu erastina la acei pacienti care raspund la terapie.
KaiPharm ofera prin analiza transcriptomului KMAP si platforma de extragere a big-data un instrument pentru companiile farmaceutice, ca acestea sa-si atinga obiectivele de economisire a timpului, de reducere a costurilor si de imbunatatire a ratei de succes. Aceasta platforma deschide o cale alternativa eficienta, la dezvoltarea de noi medicamente.
Sursa: