]]>
]]>
  • Новости
  • Темы
    • Экономика
    • Здоровье
    • Авто
    • Наука и техника
    • Недвижимость
    • Туризм
    • Спорт
    • Кино
    • Музыка
    • Стиль
  • Спецпроекты
  • Телевидение
  • Знания
    • Энциклопедия
    • Библия
    • Коран
    • История
    • Книги
    • Наука
    • Детям
    • КМ школа
    • Школьный клуб
    • Рефераты
    • Праздники
    • Гороскопы
    • Рецепты
  • Сервисы
    • Погода
    • Курсы валют
    • ТВ-программа
    • Перевод единиц
    • Таблица Менделеева
    • Разница во времени
Ограничение по возрасту 12
KM.RU
Наука и техника
Главная → Наука и техника → Наука
Версия для печати
  • Новости
  • В России
  • В мире
  • Экономика
  • Наука и техника
    • Наука
    • Технологии
    • История
    • Энциклопедия
    • Игры
  • Недвижимость
  • Авто
  • Туризм
  • Здоровье
  • Спорт
  • Музыка
  • Кино
  • Стиль
  • Телевидение
  • Спецпроекты
  • Книги
  • Telegram-канал

Искусственный интеллект заняли изобретением новых лекарств

11:16 13.02.2017

Ученые полагают использование нейронных сетей будущим фармакологии


Фото с сайта eventbrite.com

Разработчики из Mail.Ru Group, Insilico Medicine и МФТИ впервые применили нейронную сеть к созданию новых лекарственных препаратов. Нейронные состязательные сети, обученные «придумывать» молекулярные структуры, смогли сгенерировать ряд веществ, которые с большой вероятностью могут стать перспективными препаратами. Результаты исследования опубликованы в престижном журнале Оncotarget.

На данный момент в базе неорганических молекул несколько сотен миллионов веществ, и только доля процента из них применяется в медицине. Фармакологические методы создания лекарств носят, в основном, наследственный характер. Например, фармакологи продолжают исследовать аспирин, который применяется уже много лет, что-то добавляют к молекуле, чтобы снизить побочные эффекты или повысить эффективность, но это всё то же вещество. Как выбрать из сотен миллионов принципиально новую молекулу, обладающую лечебными свойствами? Эту задачу исследователи из МФТИ и Insilico Medicine решили с помощью нейронной сети еще в начале 2016 года, опубликовав статью в журнале Molecular Pharmaceuticals. В этот раз исследователи решили пойти дальше и поставили себе иную цель — заставить глубокие нейронные сети “вообразить” структуры молекул, которые могли бы убивать раковые клетки при определенной концентрации, тем самым создав новые молекулы с заранее заданными свойствами.

За основу была взята архитектура состязательных автокодировщиков, являющаяся расширением принципиально нового подхода в глубоком обучении, генеративных состязательных сетей. Для обучения использовались молекулы с известными лечебными свойствами и эффективной концентрацией. Информацию о такой молекуле подавали на вход сети. После того как сеть обучалась на множестве известных молекул, и сеть генерировала описание молекул уже сама.

Для проверки сети использовали базу известных противораковых лекарств. Исследовали сверили сгенерированные сетью соединения с общей базой. Из полученных 69 молекул многие являются активно используемыми противораковыми препаратами. А вот остальные потенциально могут стать основой новых лекарственных препаратов.

«Генеративные состязательные сети с применением обучения с подкреплением — это будущее фармакологии. Наша работа была сделана ещё летом, и с тех пор мы значительно продвинулись в этом направлении. Я очень надеюсь, что в скором времени мы сможем разрабатывать индивидуальные лекарства для лечения редких заболеваний и даже для лечения отдельных пациентов. Уже в этом году искусственный интеллект начнёт трансформировать фармацевтическую индустрию», - говорит один из авторов исследования Александр Жаворонков, глава Insilico Medicine и международный адъюнкт-профессор МФТИ.

«Группой под руководством Александра Жаворонкова сделана замечательная работа, предвещающая прорыв в открытии новых лекарств. Наиболее эффективные лекарства от болезней людьми еще не найдены. Бывает, что препарат много лет используется для лечения одной болезни, например, аспирин, а потом, оказывается, что у него много дополнительных лекарственных применений, о которых люди даже не подозревали и открыли совершенно случайно. Бывают такие истории как с виагрой, которую придумали изначально как средство для борьбы с гипертонией и стенокардией, а потом оказалось, что она гораздо эффективнее для совершенно других целей. Те подходы, которые развивают Александр Жаворонков и еще несколько исследовательских групп во всем мире, обещают прорыв в фармацевтике. Они используют методы искусственного интеллекта для того, чтобы находить наиболее подходящие лекарства от каждой болезни.

В данном случае компьютер обучали на базе молекул с известной противораковой активностью. Нейронная сеть улавливала какие-то закономерности не очевидные человеческому разуму и, применяя эти закономерности к другим молекулам, активность которых по отношению к раку еще не известна, предсказывала, насколько та или иная молекула активна в лечении болезни.

Я думаю этому подходу принадлежит будущее фармацевтики.», - рассказывает поофессор Сколтеха и МФТИ Артем Оганов, не принимавший участие в исследовании.

Темы: Исследования, Исследования российских и зарубежных ученых, Наука и технологии
Источник: «Наука и технологии России»
Расскажите об этом:
0

Подписаться на KM.RU в Telegram

Сообщить об ошибке на km.ru_new@mail.ru

Комментарии читателей Оставить комментарий

  1. 06.03.2017, 08:41
    Гость: Мнение

    Вся наука зиждется на переборе. Закономерности открываются лишь потом.

    • ответить
    • ветвь обсуждения
  2. 15.02.2017, 06:04
    Гость: Николя

    Порочный путь - изобретение молекулы.
    Изобретение путём переборок.
    Но по-другому ИИ просто не может.

    • ответить
    • ветвь обсуждения
]]>
]]>
Выбор читателей
Баку выразил протест в связи с задержанием азербайджанцев в Екатеринбурге
Пенсионеры © KM.RU, Илья Шабардин
У инфляции в России нашли виновных, ими оказались пенсионеры
Коллаж © KM.RU
«Газпром» в глубоком кризисе: Причины и прогнозы
Состояние богатейших россиян за полгода выросло на 24,5 млрд долларов
]]>
Агрегатор 24СМИ
]]>
Избранное
Прогноз на 2021-ый и ближайшие годы: дьявол будет пытаться вынуть из нас душу
Скворцы Степанова «Капибара» (рецензия на клип)
«Невзоров назвал Космодемьянскую "фанатичкой". Оскорбив и ее память, и всех тех, кто не сдался и заплатил своей жизнью за победу над нацизмом»
«Калинов мост» подвел москвичей к катарсису на презентации «Дастояра»
«Венцом трагикомедии заигрывания с Западом и стала гибель "Курска", гибель сотен наших моряков»
Отдать деньги врагу. Минтранс хочет рассчитаться с иностранными компаниями
Трейлер к фильму «Бременские музыканты»
Сергей Глазьев. Духовность – категория экономическая (полный текст статьи)
«В широком этическом смысле запрет на Украине Русской православной церкви – это вызов всем»
St. Vagina Dentata поддержала искромсанного ножом участника «Свиньи»
«В том и отличие СССР от коллективного Запада, что никогда Советский Союз не стремился уничтожить своих геополитических врагов»
официальный сайт © ООО «КМ онлайн», 1999-2025 О проекте ·Все проекты ·Выходные данные ·Контакты ·Реклама
]]>
]]>
Сетевое издание KM.RU. Свидетельство о регистрации Эл № ФС 77 – 41842.
Мнения авторов опубликованных материалов могут не совпадать с позицией редакции.

Мультипортал KM.RU: актуальные новости, авторские материалы, блоги и комментарии, фото- и видеорепортажи, почта, энциклопедии, погода, доллар, евро, рефераты, телепрограмма, развлечения.

Карта сайта


Подписывайтесь на наш Telegram-канал и будьте в курсе последних событий.


Организации, запрещенные на территории Российской Федерации
Telegram Logo

Используя наш cайт, Вы даете согласие на обработку файлов cookie. Если Вы не хотите, чтобы Ваши данные обрабатывались, необходимо установить специальные настройки в браузере или покинуть сайт.