Нейросеть на страже здоровья: российские учёные ускоряют создание новых лекарств
Разработка новых противовирусных препаратов всегда была делом долгим, дорогим и очень рискованным. Химики годами синтезировали сотни соединений, проверяли их на токсичность и активность — и в итоге большинство кандидатов отсеивались, не оправдав надежд. Но, похоже, эта эпоха проб и ошибок подходит к концу. Российские исследователи создали нейросеть, которая способна предсказывать противовирусный потенциал молекул ещё до того, как они будут синтезированы в лаборатории. И это не футуристический прогноз — система уже работает.
Когда «метод тыка» уходит в прошлое
Представьте: вы — учёный, и вам нужно найти вещество, которое победит опасный вирус. Первым делом вы синтезируете несколько сотен «малых молекул». Затем каждую из них тестируете на клеточных культурах — проверяете, не токсична ли она для организма и способна ли вообще подавлять вирус. Этот процесс съедает годы работы, тонны реактивов и колоссальные бюджеты. А результат часто оказывается нулевым — большинство соединений просто не проходят отбор.
Российские учёные из ЦКП «СКИФ», Уфимского института химии, НИЯУ МИФИ, НИОХ СО РАН и центра «Вектор» решили перевернуть эту схему. Они создали прогностическую модель на базе нейросетей, которая отсеивает заведомо нерабочие формулы ещё на этапе компьютерного моделирования. Теперь вместо того, чтобы синтезировать всё подряд, химики могут сразу сосредоточиться на самых перспективных кандидатах. Экономия времени и ресурсов — колоссальная.
Как нейросеть отличает «хорошие» молекулы от «плохих»
В основе алгоритма лежит так называемый «индекс селективности». Звучит сложно, но на деле всё довольно логично. Нейросеть оценивает два ключевых параметра: токсичность вещества (при какой концентрации оно начинает вредить клеткам) и его противовирусную активность (при какой концентрации оно эффективно блокирует вирус). Чем выше индекс селективности — то есть чем безопаснее вещество при сохранении высокой эффективности, — тем перспективнее будущий препарат.
И здесь кроется главная «фишка» российской разработки. Дело в том, что данные об активности одной и той же молекулы, взятые из открытых мировых баз, могут различаться в несколько раз. Это сбивает искусственный интеллект с толку и снижает точность прогнозов. Чтобы решить эту проблему, наши учёные пошли другим путём. Они обучили нейросеть на собственной уникальной базе данных, содержащей информацию о структуре, цитотоксичности и активности около 1800 молекул. Все эти данные получены в строго идентичных условиях — на конкретных клеточных линиях, в одних и тех же лабораториях. Именно это и обеспечивает точность прогноза в 83%.
Итог, который впечатляет
На сегодняшний день модель уже работает в тестовом режиме, отбирая нетоксичные молекулы-кандидаты для борьбы с вирусом оспы (ортопоксвирусами). И это только начало. Исследователи планируют «научить» нейросеть выявлять соединения, активные против коронавируса и ВИЧ. А в перспективе алгоритм сможет не только оценивать уже известные соединения, но и самостоятельно проектировать структуры абсолютно новых, высокоэффективных противовирусных лекарств.
Что дальше?
Разработка ведётся на базе ЦКП «СКИФ» — Сибирского кольцевого источника фотонов, уникальной установки класса «мегасайенс», которая строится под Новосибирском. Это будет первый в России и самый мощный в мире источник синхротронного излучения четвёртого поколения. Учёные уже используют его возможности для исследований в химии, биологии и материаловедении.
Ведущий научный сотрудник ЦКП «СКИФ» и Уфимского института химии, доктор химических наук София Борисевич, подчёркивает: отличие их модели от зарубежных аналогов — в подходе к обучению. Они не полагаются на «сырые» данные из открытых банков, а используют проверенные экспериментальные результаты. Именно этот биохимически осмысленный подход, по её словам, позволит в будущем увеличить точность прогнозирования.
Похоже, российская наука делает уверенный шаг в будущее, где искусственный интеллект становится полноценным партнёром исследователей. И если всё пойдёт по плану, новые лекарства от опасных вирусов будут появляться не через десятилетия, а в разы быстрее. А это уже победа.
