02.05.2024
Подписывайтесь на Telegram-канал по ссылке

Искусственный интеллект нашёл новые лекарственные соединения

Hasten ML screening

Для улучшения качества лекарственной помощи учёные находят и анализируют новые соединения. Процесс поиска новых препаратов долгий и трудоёмкий. В нашем организме существуют так называемые «лекарственные мишени». Это молекулы организма, воздействуя на которые правильно подобранным лекарственным препаратом (агентом) достигается терапевтический эффект. В своих исследованиях по поиску новых лекарств учёные прибегают к помощи компьютерного скрининга, который анализирует огромную библиотеку химических соединений и выявляет максимально подходящего по свойствам агента для блокировки лекарственной мишени.

Из-за огромного количества лекарственных средств найти новые соединения очень сложно. Суперкомпьютеры, помогающие в этом процессе, могут потратить на поиски нужного лекарственного соединения не один год, что подталкивает исследователей находить более новые и быстрые решения. Финские учёные в своём исследовании задействовали искусственный интеллект для ускорения процесса скрининга. Оценив 1,56 миллиарда молекул, используя суперкомпьютеры, исследователи нашли фармакологически подходящие друг другу агента и мишень. Полученные данные учёные использовали для новой модели машинного обучения, которую назвали HASTEN. Исследование опубликовано в журнале Journal of Chemical Information and Modeling.

HASTEN изучает свойства молекул, выявляя наиболее перспективных кандидатов для получения новых лекарств. Суть процесса заключается в совмещении молекул друг с другом для получения терапевтического действия и оценке полученного результата, который может быть как положительным, так и отрицательным. Полученные данные классифицируются, и молекулы делятся на подходящие и неподходящие друг другу. Благодаря такой классификации не каждое вещество необходимо совмещать, и скрининг на основе машинного обучения может обрабатывать огромные библиотеки за меньшее количество времени. Модель HASTEN проанализировала и оставила только 1% наилучших стыковок от всей библиотеки веществ, предсказав для 90% молекул правильность стыковки и снизив время до 10 дней.