Empa istraživač Jimeng Wu razvio je AI‑pogonjen "virtuelni miš" koji modeluje kretanje nanopartikala kroz telo miša. Sistem kombinuje PBPK model, Bejezijsku analizu i mašinsko učenje, zasnovan na podacima iz 18 recenziranih studija. Cilj je smanjiti broj testova na životinjama, ubrzati razvoj nanomedicinskih terapija i poboljšati dopremanje lekova, uključujući potencijalno premošćivanje krvno‑moždane barijere.
Empa Razvio AI "Virtuelnog Miša" Koji Može Smanjiti Testove Na Životinjama U Nanomedicini
Photo Credit: Empa
Istraživač iz švajcarskog Empa instituta razvio je AI‑pogonjen "virtuelni miš" koji modeluje kretanje nanopartikala kroz telo miša i omogućava digitalni skrining dizajna nanomedicinskih nosača lekova. Ovaj pristup može značajno smanjiti broj rana eksperimenata na životinjama, ubrzati razvoj terapija i pomoći u dopremanju lekova do teško dostupnih mesta u telu, poput tumora u mozgu.
Kako sistem funkcioniše
Doktorand Jimeng Wu povezao je fiziološki zasnovani farmakokinetički (PBPK) model sa Bejezijskom analizom i metodama mašinskog učenja, koristeći podatke iz 18 recenziranih mišjih studija. Model prihvata ulazne parametre nanopartikala — veličinu, premaz (coating), i površinski električni naboj — i na osnovu toga predviđa gde će se čestice verovatno nakupljati u organizmu.
Prilagodljivi parametri
"Model može prilagoditi svoje parametre merljivim svojstvima konkretne nanopartikle," objašnjava Wu. To omogućava istraživačima da unapred virtuelno testiraju različite konfiguracije čestica i suze izbor pre nego što krene skupa laboratorijska ili klinička faza.
Zašto je to važno
Rani biomedicinski skrining često zahteva brojne testove na životinjama koji su skupi, dugotrajni i podižu etička pitanja. Digitalni modeli kao ovaj mogu da smanje troškove, skrate rokove istraživanja i smanje broj potrebnih životinjskih eksperimenata — naročito kod bolesti gde je dopremanje leka glavni izazov, kao što su moždani tumori za koje je prepreka krvno‑moždana barijera.
Peter Wick, jedan od mentora projekta: "Model doprinosi konceptu Safe and Sustainable by Design (SSbD)."
Ograničenja i naredni koraci
Trenutno najznačajnije ograničenje je veličina baze podataka: model je treniran na samo 18 studija koje su ispunjavale visoke standarde izveštavanja. Mnogi radovi ne sadrže dovoljno detalja o svojstvima nanopartikala, što ograničava tačnost predviđanja.
Tim planira proširenje skupa podataka dodavanjem više visokokvalitetnih studija i nezavisnu validaciju predikcija. Wu takođe razvija "strategiju mosta" za prevođenje modela na ljudski PBPK okvir — cilj je da se jednom omoguće procene ponašanja nanopartikala u osetljivim organima, uključujući mozak.
Zaključak
Ako se pristup uspešno proširi i validira, može da ubrza razvoj nanomedicinskih nosača lekova, poveća bezbednost dizajna materijala i smanji potrebu za testiranjem na životinjama. Dugoročni cilj istraživača je skratiti put od ideje do primene u pacijenata, uz manje etičkih i logističkih prepreka.
Pomozite nam da budemo bolji.
