미시간 대학교 천연물 발견 코어에서 추출한 21가지 고유 화합물에서 파생된 예측 모델을 성공적으로 개발했습니다
새로운 화합물에 대한 종양 반응 모델은 실제 약물 발견을 나타냅니다 Predictive의 활성 머신 러닝 플랫폼 사용
AI 기반 신약 개발의 선두주자인 Predictive Oncology Inc. (나스닥: POAI)는 오늘 미시간 대학교 생명과학 연구소의 천연물 발견 코어(NPDC)에서 21개의 고유 화합물에서 파생된 예측 모델을 성공적으로 개발했다고 발표했습니다.
프리딕티브 온콜로지는 NPDC와 협력하여 최근 프리딕티브의 능동형 머신러닝 플랫폼을 사용하여 21개의 새로운 화합물을 평가했습니다. 이 플랫폼은 광범위한 냉동 검체 바이오뱅크의 살아있는 세포 종양 샘플을 사용하여 약물 후보를 선택하는 데 필요한 시간을 단축하는 동시에 기술적 성공 확률을 높이는 데 사용됩니다.
U-M 천연물 발견 코어는 동급 최고의 도서관이 위치해 있으며, 미국에서 가장 큰 제약적으로 실행 가능한 천연물 도서관 중 하나입니다. 아시아 태평양, 중동, 남미, 북미 및 남극을 포함한 전 세계 생물다양성 핫스팟에서 수집된 표본들이 있습니다.
천연물은 다양한 생물학적 활성을 가진 특수 분자입니다. 지난 30년 동안 승인된 소분자 약물의 최소 절반이 이러한 제품에서 추출되었으며, 이는 약물 발견의 중요성과 이러한 자산에 대한 특허 및 마케팅의 잠재력을 강조합니다.
"세 가지 화합물은 테스트한 모든 종양 유형에서 일관되게 강력한 종양 약물 반응을 보였으며, 종양 유형 전반에 걸쳐 벤치마크 화합물인 독소루비신보다 더 강력한 반응을 보였습니다."라고 프리딕티브 온콜로지의 번역 의학 및 약물 발견 담당 수석 부사장인 알레트 우일레인 박사는 말합니다. "네 번째 약물은 난소 및 결장 모델에서 강력한 반응을 보였고, 세 가지 추가 화합물은 세 가지 종양 유형 모두에서 가장 많은 '히트 반응'을 보였습니다."
"이 프로그램과 프리딕티브 온콜로지의 플랫폼과 이러한 새로운 화합물의 노력은 진정한 신약 개발을 가시적으로 촉진하고 지원하고 있습니다."라고 의흘라인 박사는 결론지었습니다.
유방, 결장, 난소의 세 가지 종양 유형이 21개의 NPDC 화합물과 알려진 벤치마크 항암제로 테스트를 위해 선택되었습니다. 가능한 습식 실험실 실험의 7%만을 측정한 후, 프리딕티브 ML 모델은 모든 실험의 총 73%를 포괄할 수 있는 자신감 있는 예측을 할 수 있었으며, 사실상 최대 2년간의 실험실 테스트를 제거했습니다.
"이러한 천연 화합물이 여러 인간 종양 유형에 대해 강력한 항종양 활성을 가지고 있음을 입증하는 것은 이러한 화합물과 추가 화합물에 대한 추가 연구를 강력하게 뒷받침합니다. 특히 이러한 결과가 이용 가능한 NPDC 라이브러리의 약 1%만을 포함함으로써 달성되었다는 점을 고려할 때 더욱 그렇습니다."라고 NPDC 디렉터 Dr. 아슈 트리파티. "이러한 첫 번째 데이터 세트를 검토하면서 향후프리딕티브 온콜로지와의 협력을 통해 신약 개발 파이프라인에 포함된 수백 가지 화합물을 더 많이 테스트하고 결과를 발표할 수 있기를 기대합니다."