Биологи и программисты из МФТИ, Mail.ru и Insilico Medicine впервые использовали нейронные сети для поиска новых препаратов для борьбы с раком, что ускорит и удешевит создание средств для уничтожения опухолей, сообщает пресс-служба вуза. Схема ее работы и итоги исследования были опубликованы в журнале Oncotarget.
«Генеративные состязательные сети с применением обучения с подкреплением — будущее фармакологии. В этой статье мы показали первое применение таких сетей для создания новых противоопухолевых препаратов. Я очень надеюсь, что в скором времени мы сможем разрабатывать индивидуальные лекарства для лечения редких заболеваний и даже для лечения отдельных пациентов. Уже в этом году искусственный интеллект начнет трансформировать фармацевтическую индустрию», — заявил Александр Жаворонков, основатель компании Insilico Medicine и сотрудник МФТИ.
За последние годы ученые из России и зарубежных стран значительно продвинулись в разработке лекарств от рака, разработав целые наборы технологий и математических подходов, которые позволяют одновременно перебирать тысячи различных вариантов молекул и отбирать из них только те, которые будут сильнее всего действовать на раковые клетки. Эти исследования, как отмечает известный химик Артем Оганов, показали, что многие обыденные лекарства, к примеру, витамин C и аспирин, или соединения, присутствующие в петрушке, укропе и ряде других растений, очень эффективно действуют на раковые клетки.
Следующим логическим шагом в развитии подобных систем «массового биохимического анализа», по мнению Жаворонкова, являются системы искусственного интеллекта на базе многоуровневых нейросетей, получивших большое развитие в последние годы. К примеру, только за последний год ученые создали ИИ, способные обыграть человека в «непросчитываемую» древнекитайскую игру Го, отыскивать важнейшие события в истории по газетам, писать сценарии к компьютерным играм и раскрашивать фотографии и видеоролики под Ван Гога.
Российские ученые и их зарубежные коллеги из США и стран Европы создали нейронную сеть из семи слоев, способную самостоятельно придумывать новые перспективные молекулы для борьбы с раком, оценивать их эффективность и передавать полученные данные виртуальных экспериментов ученым.
Главным отличием этой системы от многих других многоуровневых нейросетей является то, что она состоит из двух соперничающих между собой блоков – один из них, «генератор» предлагает новые варианты, а другой, «инспектор» – пытается понять, сделала ли первая половина сети ошибку и укладываются ли ее выкладки в определенные критерии. Такую сеть сложнее обучить нужным действиям и достичь максимума производительности, но зато она работает гораздо надежнее после обучения.
Научив сеть распознавать и корректно определять функцию уже существующих лекарств от разных форм рака, ученые отправили ее в «свободное плавание» и попытались найти новые средства от опухолей в базе данных из 72 миллионов молекул, созданных человеком за все время существования цивилизации.
Для проверки сети ученые использовали патентную базу противораковых лекарств, части которых не было в базе данных, на основе которых шло обучение в сети. Результаты тестирования показали, что сразу 69 молекул, которые открыла программа Жаворонкова и его коллег, уже есть патенты, что подтвердило работоспособность системы ИИ.
