Вештачката интелигенција сега може да анализира илјадници соединенија и да ги предвиди нивните ефекти врз клетките, намалувајќи го времето и трошоците за развој на нови лекови.
Нов модел на вештачка интелигенција би можел значително да го скрати патот до откривање нови терапии со предвидување како хемиските соединенија влијаат врз човечките клетки. Новиот пристап, објавен на 23 октомври во списанието Science, претставува пробив во откривањето лекови, каде што вештачката интелигенција помага поефикасно да се движи низ огромни библиотеки на хемикалии и нивните ефекти.
Тоа е моќен план за иднината. Создава „паметен“ систем за тестирање кој учи од сопствените експерименти, вели Хонгкуи Денг, клеточен биолог на Универзитетот во Пекинг во Кина, кој не бил вклучен во истражувањето.
Традиционалното откривање лекови се потпира на тестирање на десетици илјади соединенија на клетки одгледувани во лабораторија, што е она што доведе до идентификација на лекови за рак, но тоа е бавен и тежок процес. Научниците сега сакаат да ја користат геномската база на податоци на поединечни клетки за да мапираат како соединенијата влијаат врз цели генски мрежи.
За да го овозможи ова, Алекс Шалек, биомедицински инженер на МИТ, соработуваше со американската компанија Cellarity. Заедно, тие обучија модел на длабоко учење, DrugReflector, користејќи јавни податоци за речиси 9.600 соединенија од 50 типови клетки.
Вештачката интелигенција идентификуваше хемикалии кои би можеле да влијаат на производството на тромбоцити и црвени крвни зрнца, што е клучно за лекување на крвни заболувања. Од 107 тестирани соединенија, DrugReflector пронајде релевантни соединенија до 17 пати поефикасно од традиционалното тестирање, а повторувањето на процесот со додавање на резултатите од претходниот обид на почетокот дополнително го удвои неговиот успех.
Денг истакнува дека DrugReflector во моментов е ограничен од својот збир на податоци, но во иднина тој предвидува системи кои би можеле да ги предвидат биолошките ефекти само од хемиската структура. Сегашните технологии се ветувачки, но нивната точност и способност за генерализација сè уште бараат значителни подобрувања, заклучува Денг.
(Zimo)
