Создан ИИ, который ускорит разработку лекарств

Ученые Гарвардской медицинской школы разработали ИИ-модель PDGrapher. Ее задача – ускорить процесс разработки новых препаратов. Важно, что значительная часть лекарств-кандидатов отбраковывается еще на ранних стадиях. Сократить случаи подобной отбраковки может ускорение вычислительных этапов, для чего и нужен ИИ.

PDGrapher – это графовая нейросеть, которая решает задачу «обратного поиска»: вместо того чтобы предсказывать, как клетка отреагирует на конкретное лекарство, алгоритм сравнивает больную и здоровую клетку и ищет вмешательства, которые превратят первое состояние во второе.

В ранних тестах PDGrapher работал точнее и быстрее конкурентов: на 19 наборах данных, охватывающих 11 видов рака, модель поднимала правильные терапевтические мишени выше в рейтингах и выполняла вычисления до 25 раз быстрее. Ученые специально убрали некоторые известные решения из обучающих данных – и алгоритм нашел их заново, показав, что не просто «запомнил» информацию, а способен давать новые решения на его основе.

На текущий момент PDGrapher прошел только вычислительные тесты. Однако в будущем планируются доклинические и клинические эксперименты, которые покажут, будет ли модель полезна в назначении лечения конкретным пациентам, а также разработке препаратов.

Ранее ученые из Китая разработали технологию, которая позволяет «собирать» из клеток онкобольных полноценные трехмерные копии опухолей в их почках при помощи систем трехмерной биопечати. Эти клеточные конструкции помогут подобрать оптимальную терапию для пациентов.