Компания «Лиганд Про», основанная профессорами и аспирантом из Сколтеха, разработала ИИ-модель «Матча» — быстрый и точный метод молекулярного докинга. Модель выполняет виртуальный перебор потенциальных лекарств в 30 раз быстрее, чем крупные ко-фолдинговые модели класса «АльфаФолд», при этом превосходя их по точности и физической корректности результатов, сообщили в пресс-службе Сколтеха.
Технология открывает новые возможности для виртуального скрининга и ранних стадий разработки лекарств, подчеркнули там.
Болезнь часто возникает тогда, когда один или несколько белков в организме перестают работать правильно. При разработке лекарства против той или иной болезни такой «сломанный» или неправильно работающий белок называют терапевтической мишенью — именно на него направлено действие лекарства, объяснили ученые.
Они напомнили, что цель препарата — взаимодействовать с этой мишенью так, чтобы изменить ее активность: например, «выключить» чрезмерно активный белок или, наоборот, «включить» тот, который недостаточно активен. Поэтому, по их словам, очень важен правильный подбор молекулы лекарства.
Сооснователь и генеральный директор компании «Лиганд Про» и выпускница Сколтеха Марина Пак отметила, что разработка препарата — это длительный и капиталоемкий процесс с высоким уровнем риска: проект может быть остановлен на любой стадии после значительных инвестиций времени и ресурсов. При этом, по ее словам, именно ранние этапы наиболее чувствительны к оптимизации с помощью вычислительных методов.
«За три года мы прошли путь от идеи и формирования команды до результата мирового уровня. Мы продолжаем развивать „Матчу“, а также создаем инструменты для решения смежных задач — генерации молекул, предсказания и оптимизации их свойств. Наш следующий шаг — экспериментальная валидация технологий в реальных R&D-пайплайнах с последующим внедрением в индустрию», — сказала директор по машинному обучению в компании «Лиганд Про» и аспирант Сколтеха по программе «Вычислительные системы и анализ данных в науке и технике» Дарья Фролова.