Штучний інтелект тепер може створювати лікарські препарати?

Нове досягнення Університету Північної Кароліни полягає в тому, що тепер штучний інтелект може навчити самого себе розробляти нові молекули лікарських препаратів з нуля. Крім того, він має істотний потенціал, щоб різко прискорити розробку нових ліків.

Система машинного навчання неперервно покращується та викликає бурхливі етичні та філософські обговорення щодо її впливу на людство та планету. Нове дослідження демонструє позитивний результат, отриманий творчою організацією науковців ReLeaSE.

Система ReLeaSE (Reinforcement Learning for Structural Evolution) – це комп’ютерна програма, яка складається з двох нейронних мереж. Одна з них грає роль вчителя, інша – учня. Такий підхід отримав назву глибинного навчання. “Вчитель” знає приблизно 1,7 млн відомих біологічно активних молекул, які виступають ніби лінгвістичними правилами за словником хімічних структур. Працюючи з вчителем, студент з часом покращує свої знання, пропонуючи молекули, які можуть бути корисними для створення нових ліків.

“Якщо ми порівняємо цей процес з вивченням мови, то після того, як студент дізнається молекулярний алфавіт та правила, він може створювати нові ‘слова’ з молекул”,

– розповів один з членів команди дослідників Олександр Тропша.

За словами дослідника, під час створення нової молекули, “вчитель” аналізує її ефект та дозволяє або заперечує її використання, тим самим мотивуючи “учня” уникати “поганих” молекул.

SMILES – системи правил, що допомагає записати хімічну сполуку у вигляді рядка символів.

Дві глибинні нейронні мережі мають назву генеративні та прогнозні. Перша навчається за допомогою запам’ятовування для створення реалістичних рядків.

Прогнозовані моделі виводяться, власне, для прогнозування бажаних властивостей нових компонентів, що утворюються. На першому етапі цього методу генеративні та прогнозні моделі навчаються окремо з контрольованим алгоритмом навчання. На другому етапі обидві моделі навчаються спільно з підходом до створення нових хімічних структур з тих молекул, які мають бажані фізичні чи біологічні властивості. Саме так і виглядає “вчитель” та “учень” для науковців.

ReLeaSE – це потужне нововведення для віртуального скринінгу, що дозволяє вченим оцінювати наявні великі хімічні бібліотеки. Дослідники порівнюють систему з системою замовлень в ресторані: зазвичай клієнт робить замовлення, обмежуючись меню. Компанія ж у свою чергу пропонує надати продуктовий магазин та особистого шеф-кухаря, який зможе створити будь-яку бажану страву.

Команда науковців вже розробила молекули з індивідуальними фізичними властивостями, такими як точка плавлення та розчинність у воді. Вони продовжують розробляти нові хімічні сполуки та планують патентувати їх для майбутньої реалізації в житті. Такий винахід суттєво зменшує необхідний для створення нового препарату час.

Science Advances (2018), doi: 10.1126/sciadv.aap7885

Сподобалась стаття? Придбайте нам , а ми напишемо ще.
Повідомити про помилку: підкресліть текст та натисніть CTRL+Enter або
Вероніка Кисіль
  • 7 записів
  • 0 дописів
Людина з широким колом діяльності. Вероніка вивчає популяризацію науки в Україні. Цікавиться нанотехнологіями, молекулярною біологією та нейрокогнітивними технологіями. Випускниця видавничо-поліграфічного інституту НТУУ "КПІ".