Według badaczy z międzynarodowego zespołu, wielkie modele językowe (LLM – Large Language Models) mogą zrewolucjonizować proces projektowania leków – znany złożony, kosztowny i niezwykle czasochłonny.
Jak działają modele tekstowo‑molekularne?
Modele te łączą dane tekstowe z informacjami o strukturze molekularnej i fałdowaniu białek – co przekłada się na bardziej wiarygodne przewidywania działania cząsteczki w organizmie. Jak zauważa Anqi Lin z Nanjing Medical University:
„Modele te integrują zaawansowane informacje o fałdowaniu białek oraz struktur molekularnych, co znacząco poprawia efektywność i wiarygodność procesu odkrywania leków”.
Dodatkowo narzędzia takie jak 3DSMILES‑GPT czy FragGPT wspierają projektowanie nowych cząsteczek i ich optymalizację, co może przyspieszyć rozwój nowych terapii.
Możliwości i ograniczenia technologii
- Poprawa jakości przewidywań interakcji lek–cel biologiczny
- Automatyzacja generowania i optymalizacji struktur molekularnych
- Potencjalne skrócenie czasu od odkrycia do fazy klinicznej
Natomiast największym ograniczeniem pozostaje jakość i dostępność danych treningowych – LLM-y uczą się na podstawie dostarczonych im informacji, dlatego błędne lub niekompletne dane mogą prowadzić do fałszywych wyników. Jak przestrzega Bufu Tang:
„Zapewnienie wiarygodności i przejrzystości działania LLM-ów jest kluczowe, zwłaszcza biorąc pod uwagę potencjalne zagrożenia dla bezpieczeństwa wynikające z błędnych prognoz”.
Ponadto badacze podkreślają konieczność integracji modeli językowych z wyspecjalizowanymi narzędziami biochemicznymi, a także rozwinięcia strategii walidacji prognoz.
Co mówi praca naukowa?
Publikacja wskazuje, że dzięki LLM‑om możliwe jest znaczące usprawnienie procesu odkrywania leków – od wczesnej identyfikacji celów biologicznych po generowanie nowych cząsteczek z optymalnymi cechami farmakologicznymi. Te modele uczą się wzorców z ogromnych danych tekstowych i chemicznych, co pozwala im przewidywać właściwości nowych substancji.
Jednocześnie podkreślają konieczność dalszych badań, zwłaszcza w obszarze zapewnienia zgodności prognoz z rzeczywistymi wynikami eksperymentów laboratoryjnych i klinicznych.
Przyszłość LLM‑ów w farmacji
Naukowcy są przekonani, że dalszy rozwój LLM-ów otworzy nowe możliwości dla przemysłu farmaceutycznego:
- skrócenie cyklu projektowania leków,
- niższe koszty rozwoju,
- możliwość szybszej reakcji na nowe zagrożenia zdrowotne (np. pandemie),
- lepsze dopasowanie leków do indywidualnych potrzeb pacjentów.
Ale kluczem będzie scena weryfikacji modelu – wszystkie prognozy muszą być potwierdzone eksperymentalnie.