Коллектив российских исследователей представил инновационную прогностическую модель на базе нейросетей, которая способна кардинально изменить процесс разработки новых лекарственных средств. Искусственный интеллект научился с высокой точностью оценивать противовирусный потенциал соединений виртуально — еще до того, как они будут физически синтезированы в лаборатории. В настоящий момент система уже запущена в тестовом режиме и успешно отбирает нетоксичные и высокоэффективные молекулы-кандидаты для борьбы с вирусом оспы (ортопоксвирусами). На сегодняшний день точность прогноза модели составляет впечатляющие 83%. Об этом сообщает пресс служба ЦКП «СКИФ».
Проблема традиционной фармакологии и цифровое решение
Как пояснил младший научный сотрудник Центра коллективного пользования «СКИФ» Иван Москалев, классический путь создания новых противовирусных препаратов требует колоссальных материальных и временных затрат.
Обычно химикам приходится действовать методом проб и ошибок: сначала они физически синтезируют набор определенных «малых молекул», а затем долго проверяют каждую из них на цитотоксичность (насколько она ядовита для здоровых клеток) и способность угнетать заданный вирус. Использование новой нейросетевой модели позволяет радикально ускорить и удешевить этот процесс, поскольку машина отбирает только самые перспективные соединения на этапе компьютерного моделирования, избавляя ученых от необходимости тратить реактивы и время на заведомо нерабочие формулы.
В основе алгоритма лежит поиск так называемого «индекса селективности». Нейросеть вычисляет идеальный баланс: она соотносит концентрацию вещества, при которой молекула начинает проявлять токсичность, с той концентрацией, которая необходима для эффективной блокировки вируса. Чем выше итоговое значение этого индекса, тем перспективнее кандидат в будущие препараты.
Секрет успеха — в безупречной чистоте данных
Главное и принципиальное отличие новой российской разработки от уже существующих зарубежных и отечественных аналогов заключается в высочайшем качестве обучающей выборки.
«Данные об активности одной и той же молекулы, взятые из открытых мировых баз, часто различаются в несколько раз, что сбивает искусственный интеллект с толку».
— София Борисевич, ведущий научный сотрудник ЦКП «СКИФ» и Уфимского института химии УФИЦ РАН, доктор химических наук
Чтобы избежать этой погрешности, отечественные ученые полностью отказались от использования открытых мировых банков и обучили нейросеть на собственной, кристально чистой базе данных. Эта уникальная база содержит детальную информацию о структуре, цитотоксичности и активности около 1800 молекул, протестированных против ортопоксвирусов. Все экспериментальные данные для нее были получены в строго идентичных условиях, на конкретных клеточных линиях и зачастую в стенах одних и тех же лабораторий. Именно такой биохимически осмысленный и стандартизированный подход позволилил достичь высокой точности в 83%.
Масштабная кооперация и планы на будущее
Уникальный проект, поддержанный грантом Российского научного фонда (РНФ № 26-13-00092), объединил компетенции ведущих научных центров страны. В работе участвуют специалисты ЦКП «СКИФ», Уфимского института химии УФИЦ РАН, Института интеллектуальных и кибернетических систем НИЯУ «МИФИ», Новосибирского института органической химии СО РАН и знаменитого ГНЦ ВБ «Вектор».
На достигнутом успехе с ортопоксвирусами ученые останавливаться не намерены. В ближайшее время исследователи планируют дообучить нейросеть для поиска активных молекул против коронавируса и вируса иммунодефицита человека (ВИЧ). Более того, в стратегической перспективе алгоритм сможет не только оценивать уже известные химические соединения, но и самостоятельно осуществлять дизайн (проектировать структуры) абсолютно новых, высокоэффективных противовирусных лекарств.
