ИИ помог синтезировать 32 перспективные молекулы против рака

Американские ученые разработали алгоритм машинного обучения POLYGON. Анализируя базу данных об активных молекулах, платформа ИИ генерирует химические формулы для потенциальных лекарств. POLYGON уже представил сотни перспективных препаратов от рака, из которых ученые синтезировали 32 наиболее эффективные молекулы. В будущем платформа позволит заменить комбинированную терапию на многоцелевые лекарства и уменьшить количество побочных эффектов. Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.

Несколько лет назад фармацевтическая промышленность отвергала искусственный интеллект, однако сейчас все изменилось. Биотехнологическим стартапам все сложнее привлекать средства, если в их бизнес-плане не упомянут ИИ. Американские ученые решили внедрить искусственный интеллект в разработку лекарств, обеспечив технологию открытым исходным кодом.

Исследователи обучили новую платформу POLYGON работе с базой данной из более чем миллиона известных биологически активных молекул. В этой базе хранится информация о химических свойствах веществ и их взаимодействиях с белковыми мишенями. Выявляя закономерности в данных, POLYGON может генерировать оригинальные химические формулы для потенциальных лекарств. Ученые протестировали платформу на создании препаратов, нацеленных на раковые клетки. POLYGON представил сотни лекарств, из которых исследователи синтезировали 32 молекулы с наиболее сильными взаимодействиями с белками MEK1 и mTOR. Замедления активности сразу двух этих белков достаточно, чтобы убить раковые клетки. Кроме того, ИИ подтвердил способность ориентации в больших данных: среди информации о связывании более 100 тысяч соединений алгоритм правильно распознал фармакологические взаимодействия веществ с точностью 82,5%.

Новая платформа POLYGON отличается от остальных инструментов ИИ для поиска лекарств. Она может идентифицировать молекулы сразу с несколькими мишенями, а не с одной. Это позволит врачам и ученым заменить комбинированную терапию на многоцелевые препараты и уменьшить количество побочных эффектов.

Несмотря на возможности искусственного интеллекта, авторы подчеркивают важность человеческого фактора. После того, как платформа выдает список подходящих препаратов, ученые проводят всю остальную химическую работу и объединяют варианты в единую эффективную терапию.