ИИ ищет новые лекарства, исследуя более 100 млн соединений в день
Создание лекарственных препаратов — длительный и кропотливый процесс. Ученые из Массачусетского технологического института и Университета Тафтса рассматривают ИИ как инструмент, позволяющий кратно ускорить поиск медикаментов.
Количество лекарственных соединений, среди которых присутствуют потенциальные препараты для лечения заболеваний, чрезвычайно велико. Анализ библиотек активных веществ и их тестирование без помощи современных технологий — задача, которую придется решать годы, если не десятилетия. Бороться со временем, которое не щадит пациентов с сердечно-сосудистыми болезнями, онкологическими и другими патологиями решили исследователи из МИТ и Университета Тафтса.
Ученые из ведущих американских исследовательских ВУЗов предложили использовать альтернативный инструмент — большую языковую модель, с которой многие из нас уже познакомились на примере нашумевшего ChatGPT. Модель, на которую исследователи возлагают большие надежды, получила название ConPLex. Она обнаруживает взаимосвязь между белками-мишенями человеческого организма и потенциальными лекарственными молекулами, при этом позволяя пропустить особо ресурсозатратный этап вычисления структуры последних.
Статья, посвященная ConPLex, была опубликована в междисциплинарном научном журнале Proceedings of the National Academy of Sciences. Ее авторами являются:
- Ленор Коуэн, профессор компьютерных наук (Университет Тафтса);
- Рохит Сингх, научный сотрудник Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта МИТ CSAIL;
- Сэмюэл Следзиески, аспирант МИТ;
- Брайан Брайсон, адъюнкт-профессор биологической инженерии в МИТ.
Мы разрабатываем модель глубокого обучения ConPLex, успешно используя достижения в предварительно обученных белковых языковых моделях (PLex) и применяя новое контрастивное совместное встраивание с привязкой к белкам (Con), чтобы превзойти самые современные подходы, — заявляют исследователи.
ConPLex позволяет ученым анализировать более 100 млн соединений в день. При этом модель обладает высокой точностью и специфичностью в отношении ложных соединений. Благодаря ConPLex можно организовать проведение точных и эффективных крупномасштабных скринингов не только для выявления новых лекарств in silico (в ходе компьютерного моделирования), но также с целью коррекции их действия и обнаружения нежелательных эффектов.
Авторы ConPLex сделали модель доступной для других исследователей. Ознакомиться с кодом инструмента и официальной документацией может каждый желающий.
