कोरिया विश्वविद्यालय की एक टीम ने AI-निर्देशित दवा-खोज पाइपलाइन विकसित की है जो डिऑक्सीहाइप्यूसीन सिंथेज़ (DHPS) को लक्षित करने वाले संभावित एंटीवायरल यौगिक डिज़ाइन करती है, DHPS एक मानव होस्ट एंज़ाइम है। DHPS eIF5A के हाइप्यूसिनेशन में शामिल है, यह प्रक्रिया HIV-1 और SARS-CoV-2 सहित कई वायरसों की प्रतिकृति का समर्थन करती है, जिससे यह होस्ट-निर्देशित एंटीवायरल दवा खोज का संभावित लक्ष्य बनता है। यह शोधपत्र Journal of Cheminformatics में प्रकाशित हुआ।
शोधकर्ताओं ने आणविक बाइंडिंग स्कोर की भविष्यवाणी के लिए 13 मशीन-लर्निंग मॉडलों और नए अणु बनाने की 10 विधियों का व्यवस्थित मूल्यांकन किया: भविष्यवाणी में OOF-Stacking सबसे अच्छा रहा, जबकि RL-Design ने निर्माण में सबसे अधिक 92.02% हिट दर हासिल की, और इसके शीर्ष क्रम के 98.0% अणु मानक औषधि-सदृशता सीमा से पार हुए।
अधिकांश AI दवा-खोज प्रयासों के विपरीत जो केवल कंप्यूटेशनल मूल्यांकन पर रुक जाते हैं, टीम ने परिणामों का प्रायोगिक सत्यापन किया: AI से बने छह फ्रैगमेंट (140–190 डाल्टन) परखे गए — सक्रिय अनुमानित तीनों फ्रैगमेंट ने DHPS को बाधित किया, जबकि निष्क्रिय अनुमानित तीनों ने नहीं, जिससे कंप्यूटेशनल भविष्यवाणियों और प्रयोगों में पूर्ण सहमति दिखी। दो सक्रिय फ्रैगमेंट के मापने योग्य IC50 मान 31.2 और 49.1 μM मिले, और एक्स-रे सह-क्रिस्टल संरचना ने DHPS के सब्सट्रेट और NAD-बाइंडिंग पॉकेट के प्रवेश पर एक यौगिक के बंधन की पुष्टि की।
उल्लेखनीय है कि नए हिट फ्रैगमेंट ज्ञात DHPS अवरोधक से असंबंधित ढाँचों पर बने हैं — सबसे प्रसिद्ध अवरोधक प्राकृतिक कोशिकीय अणु की बारीकी से नकल करता है, जिससे ऑफ-टारगेट गतिविधि का जोखिम है। शोधकर्ता ज़ोर देते हैं कि ये शुरुआती हिट हैं, दवा उम्मीदवार नहीं; क्रियाविधि, चयनात्मकता, कोशिकीय गतिविधि, विषाक्तता और पशु मॉडल प्रदर्शन पर और अध्ययन ज़रूरी होंगे। यह पाइपलाइन निःशुल्क उपलब्ध है और इसकी कंप्यूटिंग ज़रूरतें मामूली हैं, जिससे और प्रयोगशालाएँ प्रयोग-समर्थित AI दवा खोज कर सकेंगी।
