Новый ИИ поможет искать лекарства
Новый алгоритм может проводить анализ биохимических мишеней и предсказывать структуру лекарственных средств, которые будут на них воздействовать
Разработка одного лекарства в среднем занимает около 14 лет и обходится в 1,5 миллиарда долларов. Сегодня очевидно, что традиционные биологические эксперименты по поиску лекарственных средств обычно являются дорогостоящими и трудоемкими.
«Самая большая проблема заключается во взаимодействии между неизвестными мишенями и молекулами лекарств. Как мы можем находить их более эффективно? Созданная нами программа - настоящий прорыв в методике», — говорит ведущий автор исследования профессор Хоу Тинцзюнь.
В последнее время искусственный интеллект (ИИ) открыл новые возможности в этой сфере. Алгоритмы, применяющиеся для поиска новых лекарств — уже не редкость, но ведь таким программам нужно знать, что именно искать. Новый ИИ как раз и помогает найти цель для будущих лекарственных препаратов.
В своей исследовании ученые представили алгоритм под названием KGE_NFM (knowledge graph embedding and neural factorization machine — «машина для встраивания графов знаний и нейронной факторизации»), включив методы графов знаний и систему рекомендаций для прогнозирования взаимодействий между лекарственными средствами и белковыми мишенями.
Исследователи оценили KGE_NFM в трех реальных сценариях разработки новых лекарственных средств. В первых двух алгоритмы искусственного интеллекта были на одном уровне с традиционными, а иногда даже немного уступали последним. В третьем сценарии KGE_NFM опередил своих конкурентов на 30%. По подсчетам авторов, такой ИИ мог бы позволить создать 1060 лекарственных соединений — это больше, чем количество атомов в Солнечной системе.