Ученые разрабатывают способы создания лекарств с помощью искусственного интеллекта

0
687

Группа ученых из России, Франции и Японии обучили нейронную сеть генерировать возможные химические реакции, их работа может упростить синтез новых лекарственных веществ, сообщает Indicator.ru. Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports.

Специалисты Российского научного фонда совместно с иностранными коллегами обучали нейронную сеть на известных химических реакциях, а затем она предлагала новые соединения. Разработчики закодировали химическую реакцию в виде текстовой строки, которая содержит данные об атомах, связях и реакционном центре, то есть об элементах, ответственных за проведение реакции. Затем эта строка обрабатывалась с помощью технологии анализа текстов, и генерировались новые строки с закодированными химическими процессами.

Разработчики стремились к тому, чтобы сгенерированные реакции были похожи на реакции Сузуки, которые активно используют в синтезе лекарств.

«Интересно, что реакция Сузуки была открыта в Университете Хоккайдо, за что Акира Сузуки получил Нобелевскую премию по химии в 2013 году. Мы полностью положились на предсказания натренированной нейронной сети. Нейронная сеть предлагала реакции разной степени «фантастичности», от теоретически разумных до весьма смелых и маловероятных. Поэтому мы разработали специальный фильтр, который сортировал реакции и отсекал откровенные ошибки. Система предложила несколько типов реакций, внешне похожих на реакции Сузуки, но которых не было в нашей обучающей выборке. Она включала реакции до 2016 года, но зато они нашлись в литературе, в более поздних исследованиях. Это показывает, что предложенный подход действительно позволяет находить новые химические реакции», — рассказал руководитель исследования, старший научный сотрудник лаборатории хемоинформатики и молекулярного моделирования Казанского федерального университета Тимур Маджидов.

Современные технологии помогают ученым рационально подходить к дизайну лекарств. Распространенным методом уже стал виртуальный скрининг. Этот подход дает возможность автоматически генерировать гипотетические структуры молекул, которые могут обладать нужными свойствами. Но для синтеза веществ разработка IT-решений еще ведется.