Ученые из Детской исследовательской больницы Святого Иуды (США) разработали платформу AdaptiveFlow для поиска лекарств. Искусственный интеллект способен виртуально проверять миллиарды молекул со значительным снижением вычислительных затрат. Статья опубликована в журнале Nature Biotechnology.
До появления AdaptiveFlow масштабные виртуальные скрининги требовали огромных ресурсов. Новая разработка опирается на облачную архитектуру, способную масштабироваться до 5,6 млн виртуальных процессоров без потери эффективности.
В основе системы лежит 18-мерная сетка, где каждое измерение представляет собой определенное молекулярное свойство. Такой подход позволяет исследователям сначала отбирать наиболее перспективные соединения из базы данных, содержащей 69 млрд молекул.
После предварительного отбора модель машинного обучения оценивает потенциал веществ. На последнем этапе молекулы проходят виртуальный скрининг с целевым белком и получают рейтинг на основе их прогнозируемой связывающей способности.
Разработчики проверили платформу на двух мишенях для лечения рака: белке PARP1 и FSP1. Во втором случае задача была сложнее из-за наличия кофактора, однако ИИ успешно нашел ингибиторы, сопоставимые по силе с известными препаратами.
Открытый код для ученых
Команда создателей приняла решение сделать AdaptiveFlow полностью открытым проектом. Платформа доступна для бесплатного использования всем исследователям. Авторы надеются, что доступ к библиотеке миллиардов молекул поможет ускорить терапевтические разработки по всему миру. Снижение стоимости скрининга в 1000 раз сделает поиск лекарств доступным даже для небольших лабораторий.
Интеграция ИИ в процесс отбора кандидатов на звание лекарства позволит перейти от долгих экспериментов к точечному воздействию на сложные мишени. В конечном счете это повысит уровень клинического успеха будущих препаратов.
Ранее аспирантка Томского госуниверситета представила веб-платформу для прогноза токсичности лекарств.