Новая технология, разработанная профессором Хайпином Лу и его доктором философии, студентом Пейжен Бай с факультета компьютерных наук Шеффилда вместе с доктором Филипом Мильковичем и доктором Бино Джоном из AstraZeneca описан в новом исследовании, опубликованном в журнале Nature Machine Intelligence.
Исследование демонстрирует, что ИИ, названный DrugBAN, может предсказать, будет ли лекарство-кандидат взаимодействовать с предполагаемыми целевыми белковыми молекулами внутри человеческого тела. ИИ, который может предсказать, достигнут ли лекарства намеченных целей, уже существует, но технология, разработанная исследователями из Шеффилда и AstraZeneca, может делать это с большей точностью, а также давать полезную информацию, помогающую ученым понять, как лекарства взаимодействуют со своими белковыми партнерами на молекулярном уровне.
ИИ может сообщить, будет ли лекарство успешно воздействовать на предполагаемый белок , связанный с раком, или будет ли лекарство-кандидат связываться с непреднамеренными мишенями в организме и приводить к нежелательным побочным эффектам для пациентов.
ИИ обучен изучать субструктуры белков в организме человека, а также субструктуры лекарственных соединений. Затем технология изучает, как эти подструктуры могут взаимодействовать друг с другом, и использует эти данные для прогнозирования поведения новых лекарств.
Хайпин Лу, профессор машинного обучения в Университете Шеффилда, сказал: «Мы разработали ИИ с двумя основными целями. Во-первых, мы хотим, чтобы искусственный интеллект фиксировал, как лекарства взаимодействуют с их мишенями в более мелком масштабе, поскольку это могло бы обеспечить полезную биологическую чтобы помочь исследователям понять эти взаимодействия на молекулярном уровне. Во-вторых, мы хотим, чтобы инструмент мог предсказывать, какими будут эти взаимодействия с новыми лекарствами или мишенями, чтобы помочь ускорить общий процесс прогнозирования. Исследование, которое мы опубликовали сегодня, показывает нашу Модель ИИ делает и то, и другое».
На следующем этапе разработки ИИ команда планирует использовать более подробные данные о структуре соединений и белков, чтобы сделать ИИ еще более точным.
Ранее Курсор писал, что израильские ученые разработали технологию, способную помочь в создании новых лекарств. Разработка может способствовать как химической промышленности, так и развитию медицинских методов лечения.
Курсор сообщал, что израильские и испанские ученые создали «железный купол» для борьбы с раком.