Молекула з гаража: науковець за допомогою ChatGPT створив експериментальний препарат від шизофренії

Випускник Гарвардського університету Дуглас Яо представив PAC-3310 — експериментальну сполуку для потенційної терапії шизофренії, молекулярну структуру якої згенерували за участю мовної моделі ChatGPT. Біолог синтезував речовину в обладнаній домашній лабораторії з автоматичними маніпуляторами та провів попередні тести на клітинних культурах і лабораторних мишах. До клінічних випробувань на людях розробці ще далеко, проте цей кейс наочно показує, як генеративний ШІ спрощує пошук перспективних лікарських молекул.

Селективний агоніст M4 і порівняння з препаратом Cobenfy

Автор розробки має фундаментальний академічний бекграунд: згідно з особистим сайтом Дугласа Яо, він здобув ступінь PhD з обчислювальної біології в Гарварді, закінчив UCLA за напрямом молекулярної біології та раніше був співавтором публікацій у Nature Biotechnology і Nature Genetics. Нині дослідник розвиває незалежний стартап Pace Pharmaceuticals.

Речовину PAC-3310 спроєктовано як високоселективний агоніст мускаринових ацетилхолінових рецепторів підтипу M4. У звіті на порталі Pace Pharmaceuticals наведено результати клітинних аналізів: молекула зв’язується з рецептором M4 з показником EC50 = 97 нМ, майже не активуючи споріднені підтипи M1, M2, M3 і M5, що критично для уникнення кардіологічних побічних ефектів.

У тестах на модельних гризунах сполука успішно пригнічувала індуковану психотичну гіперактивність у когортах по 11–12 тварин, не спричиняючи порушень серцевого ритму.

Концептуально PAC-3310 порівнюють із революційним препаратом Cobenfy, який агентство FDA схвалило 2024 року. До складу Cobenfy входять дві речовини — ксаномелін і троспій, де другий компонент нейтралізує периферичну токсичність першого. Формула Яо завдяки точковій дії на рецептори M4 теоретично може обходитися без допоміжного блокатора.

Відкритий протокол і межі гаражної науки

Дослідник опублікував первинні дані випробувань, відеозаписи поведінки гризунів і код обробки результатів у репозиторії Zenodo.

Головне досягнення проєкту полягає в самому підході до досліджень. Яо поєднав підказки нейромереж, доступне аналітичне обладнання та лабораторних роботів і самотужки реалізував етап драг-дизайну, який у класичній бігфармі потребує участі цілого відділу хіміків. Моделі допомагали добирати функціональні групи молекули, писати код для дозаторів і планувати синтез.

Водночас називати PAC-3310 медичним проривом поки що зарано. Дані дослідника ще не пройшли рецензування в наукових виданнях. Молекулі належить пройти складний шлях доклінічної оцінки токсичності, метаболізму та біодоступності, без яких перехід до тестів на людині неможливий.