Именно ИИ разрабатывает лекарства в 1000 раз быстрее, чем современные методы. Лекарство от рака под рукой?

Ученые Массачусетского технологического института анонсировали новую модель искусственного интеллекта, которая ищет потенциальные молекулы лекарств более чем в 1000 раз быстрее, чем самые современные методы, используемые в настоящее время — эксперты отрасли говорят, что это дает надежду на то, что лекарство от рака будет найдено быстро.

Группа исследователей из Массачусетского технологического института (MIT) говорит, что разработанная им модель искусственного интеллекта EquiBind обладает потенциалом значительно снизить затраты и риск неудачи при тестировании новых лекарств. Стоит помнить, что проведение всех необходимых научно-исследовательских работ — это длительный процесс, обычно занимающий более 12 лет, а затраты на вывод каждого нового препарата на рынок достигают нескольких миллиардов злотых — причем даже 90% разрабатываемых субстанций. Не попадают на рынок по разным причинам, поэтому себестоимость их производства не имеет шансов на возмещение.

Искусственный интеллект найдет лекарство от рака?

Число потенциальных молекул, подобных наркотикам, невообразимо велико и оценивается примерно в 10 в 60-й степени. Не впечатляет? Для сравнения достаточно упомянуть, что количество звезд в Млечном Пути оценивается в 10 в степени 8. Алгоритм EquiBind способен эффективно связывать их с белком более чем в 1200 раз быстрее, чем самые быстрые доступные модели молекулярного докинга. Cегодня.

О чем конкретно идет речь? Прежде чем лекарство сможет войти в фазу разработки, ученые в этой области должны найти многообещающие лекарствоподобные молекулы, которые могут связываться или иным образом закрепляться в определенных карманах на поверхности белка — это процесс открытия лекарства.

После эффективного связывания с белком молекула предназначена для прекращения его функционирования — если это удается, например, в случае с бактериальным белком, она может его убить и таким образом доказать свою эффективность в защите организма. Но, как мы уже упоминали, количество рассматриваемых молекул огромно, поэтому анализ их известных свойств и поиск нужных пар занимает чрезвычайно много времени.

И здесь у EquiBind есть преимущество, потому что он несколько ослепляет молекулы, полагаясь на встроенные геометрические рассуждения, которые позволяют ему предсказывать, какие белки будут соответствовать молекуле, без каких-либо предварительных знаний о карманах на ее поверхности. Открытие настолько значимо, что оно уже привлекло внимание важных игроков фармацевтической промышленности, которые надеются использовать его для разработки лекарств для борьбы с раком легких, желудочно-кишечного тракта и лейкемией.