Десятилетие работы и миллиардные бюджеты — такова цена вывода нового препарата на рынок. Но даже после всех лабораторных испытаний многие соединения отсеиваются. Аспирантка ТГУ Светлана Ямщикова предлагает решать эту проблему до того, как молекула будет создана в реальности, с помощью алгоритмов машинного обучения.
От пробирки к процессору
Создание нового лекарственного препарата — марафон, растянутый на 10–15 лет. На этом пути соединения проходят через клеточные тесты, эксперименты на животных и множество контрольных точек. Стартап молодого ученого Томского государственного университета предлагает кардинально иной подход. Вместо того чтобы синтезировать вещество и проверять его на токсичность в реальной лаборатории, можно сделать это виртуально. Разрабатываемая веб-платформа принимает на вход химическую структуру соединения в формате SMILES — это своего рода текстовый «паспорт» молекулы, понятный компьютеру. Алгоритм автоматически рассчитывает молекулярные дескрипторы: числовые характеристики, описывающие физико-химические и структурные свойства вещества. А дальше в дело вступают модели машинного обучения.
Искусственный интеллект анализирует эти данные и сверяет их с открытыми базами, где собрана информация о токсикологических исследованиях реальных соединений. На выходе система выдает прогноз общей токсичности. Исследователю больше не нужно ставить десятки экспериментов, чтобы понять, стоит ли работать с этой молекулой дальше.
«В процессе разработки лекарственных препаратов перспективные соединения проходят этап доклинических исследований, включающий исследования на лабораторных моделях in vitro и эксперименты на животных in vivo. Проведение таких экспериментов требует значительных временных и финансовых затрат, а также специализированного оборудования», — поясняет аспирантка Биологического института ТГУ Светлана Ямщикова (цит. по: пресс-служба ТГУ).
Именно эти затраты и призван сократить новый сервис. Платформа выполняет роль первичного фильтра: если виртуальная библиотека содержит тысячи соединений, проверять каждое в реальности просто бессмысленно. Прогноз системы позволит оставить только те молекулы, безопасность которых не вызывает вопросов, и направить ресурсы именно на них.
Импортозамещение в цифре
Зарубежные аналоги у томского проекта есть. В мире уже работают несколько веб-сервисов, которые позволяют оценивать токсичность химических соединений. Российские ученые и фармкомпании привыкли обращаться к ним для первичной оценки.
Однако все эти платформы остаются частью иностранной цифровой инфраструктуры. Доступ к ним может быть ограничен в любой момент — и в условиях санкционных рисков это становится не просто неудобством, а прямой угрозой для отечественной науки. Зависимость от зарубежных разработок создает уязвимость, которую необходимо закрывать.
Именно поэтому платформа, которую создает аспирантка ТГУ, делается с нуля и полностью на русском языке. Интерфейс максимально прост: исследователю не нужны навыки программирования или специальная подготовка в области IT. Достаточно открыть сайт в браузере, ввести SMILES-строку и получить прогноз. Это сознательный отказ от сложных настроек и многоступенчатых регистраций, который делает технологию доступной для любого химика или фармаколога.
Потенциальные пользователи новой системы — фармацевтические и биотехнологические компании, научно-исследовательские институты и университетские лаборатории. Все они ежедневно работают с десятками и сотнями соединений и остро нуждаются в быстром инструменте первичной оценки.
В тему
Сфера применения платформы не ограничивается промышленной разработкой лекарств. В ТГУ видят в ней и образовательный потенциал. Студентам, которые готовятся работать на стыке химии, биологии, фармакологии и информационных технологий, такой сервис даст возможность познакомиться с современными методами компьютерного моделирования без сложного софта и дорогостоящих лицензий. Это наглядный инструмент, который показывает, как искусственный интеллект помогает решать реальные научные задачи.
Подписывайтесь на АиФ в  MAX
|
