Для разработки новых лекарств используется сложное компьютерное моделирование. Оно позволяет понять, как молекула препарата разместится в трехмерной структуре целевого белка и как они будут взаимодействовать. Но это трудоемкий и дорогостоящий процесс.
Ученые из университета Цинхуа (Китай) решили применить другой подход к разработке лекарств. Вместо медленного физического моделирования их система DrugCLIP работает как высокоскоростной поисковик. Описание разработки опубликовано в журнале Science.
Программа использует две нейронные сети: одну для белкового кармана, а другую для молекулы. Она обучает их преобразовывать оба компонента в математические векторы, и если соответствие есть, то они будут близки друг к другу в общем цифровом пространстве. Нейросеть измеряет расстояние между векторами, чтобы найти совпадение. Таким образом, система может мгновенно перебирать триллионы вариантов, пишет Phys.org.
Для масштабирования команда использовала популярную модель ИИ AlphaFold 2. Она создала трехмерные структуры примерно 10 тыс. человеческих белков. Для более точных расчетов и поиска соответствий использовалась разработка GenPack.
В ходе испытаний ИИ сканировал мишени, представляющие примерно половину кодирующей части генома человека. Она сопоставила 500 млн потенциальных молекул лекарств с 10 тыс. белковых мишеней, выполнив 10 трлн сканирований за один день. DrugCLIP также нашла подходящую молекулу для TRIP12 — белка, связанного с раком и аутизмом. Ранее он ставил ученых в тупик, поскольку его структура была недостаточно изучена. По словам ученых, данная разработка открывает путь к терапии ранее неподдающихся лечению заболеваний.
Ранее Наука Mail рассказала, что ученые нашли новый механизм деления клеток.
