Автор: 
Российские исследователи выяснили, что системы искусственного интеллекта, которые рекомендуют покупателям товары в интернет-магазинах, могут помочь найти новые соединения для лечения вирусных заболеваний.
Люди, покупающее товары в интернет-магазинах, постоянно сталкиваются с рекомендательными системами, которые предлагают пользователю товар на основе того, что он уже купил. Эти алгоритмы анализируют большие объёмы данных о предпочтениях покупателей, на основе чего стараются угадать предпочтения людей, рекомендуя им новый товар, музыку или фильм.
Исследователи из Сколтеха и ФНЦ исследований и разработки иммунобиологических препаратов им. М. П. Чумакова РАН задались вопросом можно ли использовать эти системы в контексте анализа лекарственных средств. Они решили выяснить, может ли алгоритм предложить новые противовирусные препараты на основе уже исследованных или рекомендовать уже известное и внедренное в клиническую практику лекарство для лечения новой болезни.
Учёные использовали анализ больших данных и сравнили результаты применения различных рекомендательных систем для отбора небольших молекул, которые имеют противовирусную активность. Оказалось, что модифицированные рекомендательные алгоритмы способны отобрать наиболее перспективные кандидаты в лекарства. В ходе работы авторы использовали базу ViralCHEMBL, которая содержит информацию об активности около 250 тысяч малых молекул против 158 видов вирусов.
Учёные выяснили, что рекомендательные системы эффективно выявляют закономерности в больших химико-биологических данных. Исследователи надеются, что их работа поможет ускорить поиск новых лекарственных средств, а также позволит найти уже выведенные на рынок препараты, которые могут быть активны против вирусов. В частности, авторы надеются найти молекулы для борьбы с SARS-CoV-2, который вызывает COVID-19.
Ссылка на источник.
