人工智能和生物分子预测软件时代的神经心理药理学
2025-06-30 07:50:53
###人工智能和生物分子预测软件时代的神经心理药理学#### 抽象的神经心理药理学是一个跨学科领域,结合了神经科学,药理学和心理学,以研究药物对脑功能和行为的影响。人工智能(AI)和生物分子预测软件的出现通过更准确地预测药物目标相互作用,蛋白质结构确定和个性化医学方法,从而显着改变了这一领域。本文探讨了AI和生物分子预测工具如何彻底改变神经心理药理学,并讨论在治疗精神疾病(例如精神分裂症,抑郁症和阿尔茨海默氏病)中的潜在应用。#### 介绍神经心理药理学是一个快速发展的领域,侧重于了解药物与大脑相互作用以产生治疗作用的机制。传统上,药物发现涉及广泛的实验室实验和临床试验,这些试验耗时且资源密集。但是,AI和生物分子预测软件的最新进展已经加速了此过程。####人工智能的影响AI在神经心理药理学中有多种应用:1。**药物发现**:AI算法可以通过分析大型化学结构和生物活性数据集来预测新化合物的功效和安全性。2。**蛋白质结构预测**:诸如Alphafold 3之类的工具提供了对蛋白质结构的高度准确预测,这对于理解药物受体相互作用至关重要。3。**个性化医学**:AI驱动的模型可以基于个体的遗传特征和脑成像数据实现个性化治疗策略。####生物分子预测软件诸如Alphafold之类的生物分子预测软件已彻底改变了结构生物学:1。**准确的结构模型**:这些工具生成精确的蛋白质3D模型,从而促进了更有效的药物的设计。2。**了解病理生理学**:通过预测与疾病相关的蛋白质的结构,研究人员可以深入了解神经精神疾病的分子机制。####神经心理药理学中的应用1。**精神分裂症和相关疾病**: - **痕量胺相关受体1(TAAR1)**:AI驱动的研究已将TAAR1确定为精神分裂症的潜在治疗靶点。靶向该受体的药物在临床前模型中显示出令人鼓舞的结果。2。**阿尔茨海默氏病**: - **蛋白质聚集模型**:生物分子预测软件有助于理解与阿尔茨海默氏症相关的蛋白质聚集模式,从而有助于靶向疗法的发展。3。**抑郁**: - ** G蛋白偶联受体(GPCR)**:GPCR的预测模型可以通过阐明受体配体相互作用来指导新型抗抑郁药的设计。####案例研究 - ** TAAR1激动剂**:使用Alphafold 3的研究表明,针对TAAR1的激动剂可以改善血糖控制并减轻体重,从而突出AI在发现多功能药物靶标中的潜力。 - ** GPCR配体相互作用**:诸如Alphafold之类的工具的高度准确预测使研究人员能够完善他们对GPCR-配方相互作用的理解,从而促进了更有效的抗抑郁药的发展。####挑战和限制尽管取得了进步,但仍有挑战:1。**数据质量和数量**:高质量数据对于有效训练AI模型至关重要。2。**生物系统的复杂性**:神经心理药理学涉及复杂的生物学途径,而当前的预测工具可能无法完全捕获。3。**道德考虑**:在药物发现中使用AI引起了关于隐私,偏见和结果解释的道德问题。#### 结论将AI和生物分子预测软件整合到神经心理药理学中,具有巨大的希望,可以促进我们对精神疾病的理解和开发创新的治疗方法。尽管需要克服挑战,但预计正在进行的研究将继续推动该领域可能的界限。####致谢所有数字都是用Biorender.com创建的。####资金这项工作得到了以下资金的支持: - 霍华德·休斯医学院(HHMI)吉利亚姆奖学金(GT17052) - 华盛顿大学国家健康研究所最大化学生发展计划赠款(5T32GM148405) - 华盛顿大学神经科学博士后研究教育计划(NEUROPREP)计划(R25NS130965) - 罗伊(Roy)和戴安娜·瓦格洛斯(Diana Vagelos)生物学与生物医学科学系####作者RubénA。García-Reyes,LauraN.MassóQuiñones,Hajin Ruy,Daniel C. Castro###贡献所有作者都为: - 概念化 - 编辑 - 写作 - 参考集合 - 图设计- 赞同### 一致通讯作者:RubénA。García-Reyes####道德声明**竞争利益**:作者宣布没有竞争利益。---本文获得了Creative Commons Attribution 4.0国际许可证(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)许可,并且可以在任何媒介或格式中自由共享,调整,分发和复制,只要有任何媒介或格式提供适当的信用,就可以给予原始作者和来源。