Создание нового лекарственного препарата — один из самых длительных, сложных и дорогих процессов в современной науке. В среднем его разработка — от поиска и отбора перспективного соединения до выхода на рынок — занимает около 10−15 лет. Значительная часть перспективных соединений отсеивается в процессе дальнейшей разработки, в том числе уже после проведения дорогостоящих лабораторных исследований. Стартап молодого ученого Томского государственного университета Светланы Ямщиковой направлен на решение этой задачи с помощью технологий искусственного интеллекта. Как рассказала пресс-служба вуза порталу Наука Mail, веб-платформа, которую разрабатывает аспирантка, позволит оценивать токсичность молекул еще до того, как они будут созданы в реальной химической лаборатории, и тем самым снизить финансовые затраты.
В процессе разработки лекарственных препаратов перспективные соединения проходят этап доклинических исследований, включающий исследования на лабораторных моделях invitro и эксперименты на животных invivo. Проведение таких экспериментов требует значительных временных и финансовых затрат, а также специализированного оборудования.
Современная фармацевтическая промышленность старается сэкономить, используя методы хемоинформатики и компьютерного моделирования — так называемые in silico исследования. Это помогает на ранних этапах проверить, насколько безопасны и перспективны новые вещества, и выбрать только лучшие для дальнейших лабораторных и клинических испытаний.
В основе проекта лежит использование машинного обучения для анализа молекулярной структуры химических соединений. Разрабатываемая веб-платформа будет принимать на вход химическую структуру соединения в виде текста — в формате SMILES, широко используемом для представления химических структур.
Когда в систему загружают химическую структуру молекулы, алгоритм автоматически рассчитывает ее свойства — такие как размер, растворимость, заряд и другие характеристики. Эти данные передаются в модель машинного обучения, которая обучена на большом количестве известных веществ и их токсичности. На основе этой информации модель предсказывает, насколько опасным может быть новое соединение.
Результат — прогноз общей токсичности — выдается пользователю через веб-платформу. Ее главная цель — быстро проверить множество веществ и отобрать только самые безопасные и перспективные для дальнейших лабораторных испытаний. Это особенно полезно, когда нужно проанализировать большие виртуальные библиотеки химических соединений: вместо того чтобы тратить время и деньги на эксперименты со всеми, ученые могут сначала использовать платформу для первичного отбора. Такой подход экономит ресурсы и ускоряет поиск новых лекарств.
За рубежом уже существуют платформы для прогнозирования токсичности химических соединений. К наиболее известным можно отнести ProTox, ADMETlab, pkCSM и admetSAR. Эти сервисы разработаны зарубежными научными группами и ориентированы преимущественно на англоязычных пользователей. В условиях санкционных ограничений зависимость от зарубежных веб-сервисов может создавать для российских научных и фармацевтических организаций риски, связанные с возможным ограничением доступа и зависимостью от зарубежной цифровой инфраструктуры.
Разрабатываемая российская веб-платформа поможет снизить зависимость от зарубежных инструментов. Она будет на русском языке и с простым интерфейсом — пользоваться ею сможет любой исследователь, даже без знания программирования. Достаточно открыть платформу в браузере, ввести структуру вещества в виде текста (в формате SMILES) и получить прогноз, насколько оно токсично.
Платформа будет полезна фармацевтическим и биотехнологическим компаниям, научным институтам и университетам. Ее также можно применять в обучении студентов, которые работают на стыке химии, биологии, медицины и IT.
Благодаря этой разработке удастся быстрее и дешевле отбирать перспективные вещества для новых лекарств, сократить количество ненужных лабораторных тестов и эффективнее использовать ресурсы на ранних этапах разработки.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, какие самые дефицитные нутриенты у россиян.