ШІ шукає нові ліки, досліджуючи понад 100 млн сполук на день
Створення лікарських препаратів — тривалий та кропіткий процес. Науковці з Массачусетського технологічного інституту та Університету Тафтса розглядають ШІ як інструмент, що дозволяє в рази прискорити пошук медикаментів.
Кількість лікарських сполук, серед яких є потенційні препарати для лікування захворювань, надзвичайно велика. Аналіз бібліотек активних речовин та їх тестування без допомоги сучасних технологій — завдання, яке доведеться вирішувати впродовж років, якщо не десятиліть. Боротися з часом, який не шкодує пацієнтів із серцево-судинними хворобами, онкологічними та іншими патологіями, вирішили дослідники з МІТ та Університету Тафтса.
Вчені з провідних американських дослідних вишів запропонували використовувати альтернативний інструмент — велику мовну модель, з якою багато хто з нас уже познайомився на прикладі славнозвісного ChatGPT. Модель, на яку дослідники покладають великі надії, отримала назву ConPLex. Вона виявляє взаємозв’язок між білками-мішенями людського організму та потенційними лікувальними молекулами, при цьому дозволяє пропустити особливо ресурсозатратний етап обчислення структури останніх.
Статтю, присвячену ConPLex, було опубліковано у міждисциплінарному науковому журналі Proceedings of the National Academy of Sciences. Її авторами є:
- Ленор Коуен, професор комп’ютерних наук (Університет Тафтса);
- Рохіт Сингх, науковий співробітник Лабораторії комп’ютерних наук і штучного інтелекту МІТ CSAIL;
- Семюел Следзієскі, аспірант МІТ;
- Браян Брайсон, ад’юнкт-професор біологічної інженерії в МІТ.
Ми розробляємо модель глибокого навчання ConPLex, успішно використовуючи досягнення в попередньо навчених білкових мовних моделях (PLex) і застосовуючи нове контрастивне спільне вбудовування з прив'язкою до білків (Con), щоб перевершити найсучасніші підходи, — заявляють дослідники.
ConPLex дозволяє вченим аналізувати понад 100 млн сполук на день. Водночас модель має високу точність і специфічність щодо помилкових з’єднань. Завдяки ConPLex можна організувати проведення точних та ефективних великомасштабних скринінгів не лише для виявлення нових ліків in silico (під час комп’ютерного моделювання), але також з метою корекції їхньої дії та виявлення небажаних ефектів.
Автори ConPLex зробили модель доступною для інших дослідників. Ознайомитись з кодом інструменту та офіційною документацією може кожен охочий.
