Автор: 
Неорганические наночастицы используют для доставки лекарства к раковым клеткам. Кроме того, они уменьшают негативное действие препарата на здоровые клетки организма, увеличивают его растворимость и даже сами могут разрушать опухоль. Но этот способ далёк от совершенства — некоторые частицы токсичны не только для больных, но и для здоровых клеток. К тому же, синтез и анализ наночастиц — дорогой и трудоёмкий процесс.
Учёные Университета ИТМО придумали, как решить проблему с помощью машинного обучения. Они научили систему прогнозировать токсичность наночастиц на основе их параметров — размера, заряда, состава и характеристик поверхности. С помощью генетического алгоритма, который имитирует эволюционный отбор, ИИ-платформа генерирует наночастицы, токсичные только для раковых клеток. Причём она ищет как новые частицы, токсичные для конкретного типа опухоли, так и рассчитывает избирательное воздействие уже синтезированных веществ. Исследование опубликовано в журнале Small.
Несмотря на то что ML-решения уже давно помогают предсказывать токсичность наночастиц, учёные ИТМО впервые использовали для этой цели генетический алгоритм. Производительность новой модели оказалась выше, чем у других. Кроме того, она способна отображать степень токсичности наночастиц для конкретных клеток в процентах. Работоспособность своего решения химики проверили на базе данных других исследователей — в ней были описаны результаты экспериментов с наночастицами и клетками рака печени, яичников и кожи. Всего они проанализировали 3700 записей. Сейчас учёные адаптируют систему отбора наночастиц для борьбы с бактериями и грибками. Они считают, что это позволит решить проблему устойчивости микроорганизмов к антибиотикам.
