Искусственный интеллект и «глубокое обучение» смогут ускорить разработку лекарств

"Компьютер не умнее человека, но он может гораздо быстрее справиться с огромными объемами данных".

Доктор Кира Радински и Шахар Харель c факультета компьютерных наук хайфского Техниона - израильского технологического института - изобрели "умную систему" разработки лекарств. 

Система основана​ на "глубоком обучении" и искусственном интеллекте, и ожидается, что она поможет существенно сократить время и затратыт на разработку новых лекарств. Система была представлена в Лондоне на конференции по методам поиска и обработки данных KDD 2018.

Разработка лекарства - процесс очень длительный и дорогостоящий. Разработка одного препарата стоит от полумиллиарда до 2.5 миллиардов долларов и занимает около 10-15 лет. В прошлом случалось, что новые лекарственные средства обнаруживались случайно, как, например, пенициллин. Сегодня разработка лекарства - это систематизированный и компьютеризированный процесс, основанный в первую очередь на изучении множества молекул и отбора тех, которые имеют наибольший терапевтический потенциал.

Число молекул, которые показывают терапевтический потенциал - от ​​10 в 23-й до 10 в 60-й степени. Для сравнения - во всей Галактике есть всего 10 в 22 степени звезд. Процесс отсева ненужных молекул из такого астрономически гигантского количества практически гарантирует, что значительная часть потенциально полезных веществ даже не попадает в поле зрения исследователей.

В своем исследовании доктор Радински и Харель сформулировали новый подход для подбора кандидатур новых лекарственных молекул. Их рабочей гипотезой, по словам Хареля, было то, что «словарь органической химии, связанной с разработкой лекарств, похож на естественный язык. Разработанная нами система, основанная на искусственном интеллекте и глубоком обучении, изучает язык органической химии на основе сотен тысяч молекул. Мы также снабдили ее химическим составом всех лекарств, разработанных до 1950 года, которые служат прототипом для генерации новых вариантов, новых потенциальных лекарств. Для того, чтобы сохранить элемент творчества в системе, мы включили понятие “шума” который обеспечивает вариативность. Это позволяет системе генерировать новые варианты уже существующих лекарств». 

Д-р Кира Радински и Шахар Харэль | Фото: пресс-служба Техниона

Когда ученые попросили систему предложить 1000 лекарств, основанных на уже существующих, они были приятно удивлены, когда 35 из предложенных системой лекарств оказались уже существующими препаратами, разработанными после 1950 года и одобренными американским Управлением по контролю за продуктами и лекарствами (FDA).​ Эксперимент доказал, что система действительно способна находить новые лекарственные средства.

Шахар Харель: «По сути, мы создали алгоритм, который берет на себя творческую часть разработки лекарства, этап поиска молекул. Наше математическое решение позволяет компьютеру понять язык фармакологии и генерировать новые молекулы на основе прототипа».

По словам доктора Радински, «это не только средство оптимизации существующих методов, но и совершенно новые парадигмы разработки лекарств и научной практики. Вместо того, чтобы искать конкретные корреляции, основанные на гипотезах, которые мы формулируем, мы позволяем компьютеру идентифицировать эти соединения из массивного размера выборки. Компьютер не умнее человека, но он может гораздо быстрее справиться с огромными объемами данных и найти неожиданные корреляции. Так нам удалось найти (в другом исследовании) неизвестные побочные эффекты различных лекарств и комбинаций лекарств, а теперь - инновационный механизм разработки новых препаратов. Это новый тип науки, который не строится на гипотезах, проверенных в эксперименте, а скорее на данных, обработка которых приводит к гипотезе исследования».

Доктор Радински: "Наша система ускорит процесс появления новых лекарств и удешевит процесс этого поиска, что приведет не только к появлению новых лекарств, но и к заметному сокращению срока ожидания для пациентов. Этот прорыв также приведет к появлению лекарств, которые не могли бы быть разработаны в рамках конвенциональной фармакологической парадигмы."

Источник: MFA
Фото: пресс-служба Техниона