ИИ против вирусов: российские ученые создали нейросеть для ускоренного поиска новых противовирусных соединений

Коллектив российских исследователей представил инновационную прогностическую модель на базе нейросетей, которая способна кардинально изменить процесс разработки новых лекарственных средств. Искусственный интеллект научился с высокой точностью оценивать противовирусный потенциал соединений виртуально — еще до того, как они будут физически синтезированы в лаборатории. В настоящий момент система уже запущена в тестовом режиме и успешно отбирает нетоксичные и высокоэффективные молекулы-кандидаты для борьбы с вирусом оспы (ортопоксвирусами). На сегодняшний день точность прогноза модели составляет впечатляющие 83%. Об этом сообщает пресс служба ЦКП «СКИФ».

Проблема традиционной фармакологии и цифровое решение

Как пояснил младший научный сотрудник Центра коллективного пользования «СКИФ» Иван Москалев, классический путь создания новых противовирусных препаратов требует колоссальных материальных и временных затрат.

Обычно химикам приходится действовать методом проб и ошибок: сначала они физически синтезируют набор определенных «малых молекул», а затем долго проверяют каждую из них на цитотоксичность (насколько она ядовита для здоровых клеток) и способность угнетать заданный вирус. Использование новой нейросетевой модели позволяет радикально ускорить и удешевить этот процесс, поскольку машина отбирает только самые перспективные соединения на этапе компьютерного моделирования, избавляя ученых от необходимости тратить реактивы и время на заведомо нерабочие формулы.

В основе алгоритма лежит поиск так называемого «индекса селективности». Нейросеть вычисляет идеальный баланс: она соотносит концентрацию вещества, при которой молекула начинает проявлять токсичность, с той концентрацией, которая необходима для эффективной блокировки вируса. Чем выше итоговое значение этого индекса, тем перспективнее кандидат в будущие препараты.

Секрет успеха — в безупречной чистоте данных

Главное и принципиальное отличие новой российской разработки от уже существующих зарубежных и отечественных аналогов заключается в высочайшем качестве обучающей выборки.

Чтобы избежать этой погрешности, отечественные ученые полностью отказались от использования открытых мировых банков и обучили нейросеть на собственной, кристально чистой базе данных. Эта уникальная база содержит 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. Именно такой биохимически осмысленный и стандартизированный подход позволилил достичь высокой точности в 83%.

Масштабная кооперация и планы на будущее

Уникальный проект, поддержанный грантом Российского научного фонда (РНФ № 26-13-00092), объединил компетенции ведущих научных центров страны. В работе участвуют специалисты ЦКП «СКИФ», Уфимского института химии УФИЦ РАН, Института интеллектуальных и кибернетических систем НИЯУ «МИФИ», Новосибирского института органической химии СО РАН и знаменитого ГНЦ ВБ «Вектор».

На достигнутом успехе с ортопоксвирусами ученые останавливаться не намерены. В ближайшее время исследователи планируют дообучить нейросеть для поиска активных молекул против коронавируса и вируса иммунодефицита человека (ВИЧ). Более того, в стратегической перспективе алгоритм сможет не только оценивать уже известные химические соединения, но и самостоятельно осуществлять дизайн (проектировать структуры) абсолютно новых, высокоэффективных противовирусных лекарств.