Исследователи из Детской исследовательской больницы Святого Иуды в США разработали платформу AdaptiveFlow для поиска лекарств. Данная система использует искусственный интеллект для виртуальной проверки миллиардов молекул, что позволяет значительно сократить вычислительные затраты. Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature Biotechnology.
Ранее масштабные виртуальные скрининги требовали значительных ресурсов. Новая платформа использует облачную архитектуру, которая может масштабироваться до 5,6 миллиона виртуальных процессоров, сохраняя при этом свою эффективность.
Система основана на 18-мерной сетке, где каждая координата соответствует определённому молекулярному свойству. Это позволяет исследователям сначала выделять наиболее перспективные соединения из базы данных, содержащей 69 миллиардов молекул.
После первичного отбора модель машинного обучения оценивает потенциал веществ, а затем молекулы проходят виртуальный скрининг с целевым белком и получают рейтинг на основе их предполагаемой связывающей способности.
Информация в статье носит справочный характер и не заменяет консультацию врача. Перед применением рекомендаций обратитесь к специалисту.
Разработчики протестировали платформу на двух мишенях для лечения рака: белке PARP1 и FSP1. Во втором случае задача оказалась более сложной из-за присутствия кофактора, но искусственный интеллект смог найти ингибиторы, сопоставимые по эффективности с известными препаратами.
Открытый код для ученых
Команда разработчиков решила сделать AdaptiveFlow открытым проектом. Платформа доступна всем исследователям для бесплатного использования. Авторы надеются, что доступ к базе миллиардов молекул ускорит терапевтические разработки по всему миру. Снижение стоимости скрининга в 1000 раз сделает поиск лекарств более доступным для небольших лабораторий.
Интеграция искусственного интеллекта в процесс отбора кандидатов на звание лекарства позволит сократить время на эксперименты и повысить вероятность клинического успеха будущих препаратов.
Ранее аспирантка Томского госуниверситета представила веб-платформу для прогноза токсичности лекарств.
Фото: hi-tech.mail.ru
Материалы проходят проверку с учетом современных клинических рекомендаций, научных данных и практического опыта врачей. Основная задача Медколлегии — обеспечить достоверность, актуальность и понятность медицинской информации для пользователей.