Специалисты Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка и Института AIRI разработали инструмент, который позволяет оценивать способность ИИ-моделей, которые используются при разработке лекарств на основе антител, правильно определять мишень антитела среди похожих белков.
«Мы решили проверить искусственный интеллект на прагматичный вопрос: найдет ли он среди нескольких похожих белков именно тот, с которым должно работать антитело. Для этого разработали SAASBench — инструмент для сравнения ИИ-моделей на ранних этапах создания антител. Он не заменяет лабораторию, но помогает отсеять ненадежные вычислительные подходы», — сказал старший управляющий директор и директор по ИИ-трансформации Сбербанка Сергей Рябов.
Антитела представляют собой белки иммунной системы, способные распознавать определенные молекулы — антигены. На их основе создаются современные препараты, в том числе для лечения онкологических, аутоиммунных и инфекционных заболеваний.
Один из ключевых параметров при отборе потенциальных мишеней, который проверяет новый инструмент, это специфичность — способность антитела связываться с необходимым антигеном.
«Поэтому оценивать специфичность важно, ведь даже очень хорошо связывающееся антитело может оказаться непригодным, если оно цепляется за множество посторонних белков — это снижает точность диагностики, эффективность терапии и может повышать риск побочных эффектов. Наш бенчмарк помогает при проверке сгенерированных ИИ последовательностей антител на специфичность и дает возможность ответить на вопрос о том, какие существующие инструменты стоит использовать, а какие нет», — отметил старший научный сотрудник лаборатории «Сильный ИИ в медицине» Института AIRI Дмитрий Умеренков.
