В России создали нейросеть для поиска новых противовирусных соединений

Коллектив российских исследователей разработал прогностическую модель на базе нейросетей с точностью прогноза 83%. Искусственный интеллект способен с высокой точностью оценивать противовирусный потенциал соединений до их физического синтеза в лаборатории. Система уже работает в тестовом режиме, отбирая нетоксичные и высокоэффективные молекулы-кандидаты для борьбы с вирусом оспы (ортопоксвирусами). Об этом сообщили в пресс-службе ЦКП "СКИФ".

ИСТОЧНИК ФОТО: ЦКП "Скиф".

По словам младшего научного сотрудника Центра коллективного пользования "СКИФ" Ивана Москалёва, обычно создание новых противовирусных препаратов требует колоссальных материальных и временных затрат. Химики действуют методом проб и ошибок. Сначала происходит физический синтез набора определённых "малых молекул", а затем следует долгая проверка каждой на цитотоксичность и способность угнетать заданный вирус.

Благодаря новой нейросетевой модели процесс радикально ускоряется и удешевляется. На этапе компьютерного моделирования отбираются только самые перспективные соединения, позволяя учёным не тратить реактивы и время на заведомо нерабочие формулы.

В основе алгоритма заложен поиск "индекса селективности". Нейросеть соотносит концентрацию вещества, при которой молекула начинает проявлять токсичность, с концентрацией, необходимой для эффективной блокировки вируса. Чем выше значение этого индекса, тем перспективнее будущий препарат.

Основное отличие отечественной разработки от других 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", — пояснила ведущий научный сотрудник ЦКП "СКИФ" и Уфимского института химии УФИЦ РАН, доктор химических наук София Борисевич.

Для этого учёные обучили нейросеть на собственной уникальной базе данных, содержащей 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. Благодаря такому подходу достигнута точность в 83%.

В ближайшее время исследователи планируют продолжить работу с нейросетью для поиска активных молекул против коронавируса и вируса иммунодефицита человека (ВИЧ). В перспективе алгоритм сможет не только оценивать уже известные химические соединения, но и самостоятельно проектировать структуры абсолютно новых и высокоэффективных противовирусных лекарств.