Duke përdorur inteligjencën artificiale dhe një nga superkompjuterët më të shpejtë në botë, shkencëtarët kinezë janë duke studjuar kimikate të panjohura të dizajnuara për përdorim klinik në të ardhmen.
Superkompjuteri Tianhe-2, i vendosur në Qendrën Kombëtare të Superkompjuterëve në Guangzhou, provincën Guangdong, u rendit si superkompjuteri më i shpejtë në botë në qershor 2013, duke mbajtur vendin e parë për tre vjet dhe sot ende renditet ndër 10 më të mirët në botë.
Tianhe-2 është përdorur si një platformë për zbulimin e barnave, dhe aktualisht, algoritme të bazuara në inteligjencën artificiale (AI) e bëjnë makinën edhe më të zgjuar.
VCG
Shkencëtarët nga Universiteti Sun Yat-Sen dhe startupi i inteligjencës artificiale me bazë në Pekin, Galixir, së bashku me ata nga Instituti i Teknologjisë së Xhorxhias dhe Instituti i Teknologjisë i Massachusetts, kanë krijuar një paketë praktike të mësimit për të parashikuar rrugët biosintetike për produktet natyrore - ose NP- komponime të ngjashme - duke përdorur Tianhe-2.
Produktet natyrore janë burimi kryesor i zbulimit klinik të barnave. Më shumë se 60 përqind e barnave me molekula të vogla në Shtetet e Bashkuara të miratuara nga Administrata e Ushqimit dhe Barnave janë NP ose derivate të tyre.
Mbi 300,000 NP janë regjistruar deri më sot, por për shkak të njohurive komplekse të prodhimit të kërkuara, vetëm një e dhjeta janë zhvilluar si një substrat ose produkte, ku nevojiten urgjentisht më shumë kontrolle me ndihmën e kompjuterit.
Në një studim të fundit të botuar në Nature Communications, studiuesit prezantuan një mjet të quajtur BioNavi-NP për të propozuar rrugë biosintetike NP nga blloqe të thjeshta ndërtimi në një mënyrë optimale, gjë që nuk kërkon rregulla biokimike tashmë të njohura.
Një model parashikimi i bio-retrosintezës me një hap është trajnuar për të gjeneruar prekursorë kandidatë për një NP të synuar dhe modeli i plotë i drejtuar nga të dhënat arrin një saktësi parashikimi 1.7 herë më precize se modeli i mëparshëm i bazuar në rregulla, sipas studimit.
Pas këtij procesi, një sistem i automatizuar i planifikimit të rrugës së retro-biosintezës merr mostra me efikasitet të rrugëve biosintetike të besueshme.
Studimi zbuloi se paketa e mjeteve mund të identifikojë me sukses rrugët biosintetike për 90.2 përqind të 368 përbërjeve të testimit.
Studiuesit kombinuan një mjet ekzistues të parashikimit të enzimës për të ofruar një server të përshtatshëm për përdoruesit, të hapur për publikun, i cili mund të parashikojë rrugët biosintetike. Ai gjithashtu mund të vlerësojë fizibilitetin biologjik të atyre rrugëve bazuar në preferencat e vlerësuara të specieve dhe enzimave.
Duke futur çdo molekulë përkatëse NP në paketën e veglave online, mund të merren mënyra të shumta të parashikuara për t'i sintetizuar ato në vetëm pak minuta në shumë raste.
Rezultatet e shpejta mundësohen nga aftësia e fortë e llogaritjes paralele e Tianhe-2 dhe njësia e përpunimit të grafikës së personalizuar, e cila ndihmon në shkurtimin e kohës së mëparshme të trajnimit dhe testimit nga më shumë se dy javë në brenda një dite.
Tianhe-2 është përdorur gjerësisht për kërkime mbi shëndetin dhe mjekësinë.
Një studim i mëparshëm rezultoi në një mjet me kosto efikase për të dalluar llojet e kancerit të stomakut, duke përdorur Tianhe-2 dhe një model të bazuar në inteligjencën artificiale (AI) të quajtur EBVNet.
Një model i shqyrtimit të gjeneve në Tianhe-2 mund të zbulojë në mënyrë efektive shenjat e kancerit të nazofaringit midis popullatave me rrezik të lartë. Studimet u botuan në Nature Communications në maj dhe prill, respektivisht.
Në mars, një studim tjetër i botuar në revistën Cell Metabolism tregoi se shkencëtarët përdorën Tianhe-2 për të gjetur tre kimikate që sjellin një strategji konceptualisht të re për trajtimin e komplikimeve të COVID-19.
Shkencëtarët kinezë kanë përdorur gjithashtu Tianhe-2 për të kryer modelimin e parë kompjuterik në botë bazuar në të mësuarit e thellë për të kontrolluar në mënyrë joinvazive dhe për të identifikuar sëmundjet e mëlçisë dhe të tëmthit, duke përdorur imazhe okulare.
