ТАСС, 11 января. Российские биологи создали нейросеть, способную искать оптимальные "мишени" для лекарств, взаимодействующих с нитями ДНК и РНК. Это ускорит создание новых противовирусных препаратов, пишет пресс-служба Сколковского института науки и технологий со ссылкой на статью в научном журнале Nucleic Acid Research: Genomics and Bioinformatics.
"Наша работа - это часть перехода от слепого перебора химических соединений к рациональному дизайну лекарств. Превосходство последнего с ростом библиотек соединений и развитием новых алгоритмов становится все более заметным", - рассказал один из авторов исследования, старший преподаватель Сколковского института науки и технологий Петр Попов.
За последние годы ученые значительно продвинулись в разработке систем искусственного интеллекта и создали нейросети, способные выполнять нетривиальные задачи и даже "мыслить" креативно, создавая новые образцы искусства и технологий. Например, недавно математики из США создали систему искусственного интеллекта, способную распознавать следы меланомы, рака кожи, а их российские коллеги разработали нейросеть, выявляющую очаги эпилепсии.
Попов и его коллеги адаптировали нейросети для анализа трехмерной структуры нитей ДНК и РНК и поиска в них оптимальных "мишеней", к которым могут наиболее эффективно присоединяться молекулы различных лекарств. В разработке этой системы, как отмечает ученый, биологам помогло то, что недавно они разработали аналогичный подход для анализа структуры белков.
В рамках этого подхода ученые научились кодировать трехмерную структуру молекул РНК и ДНК в виде особых математических объектов, так называемых высокоразмерных тензоров. Эти структуры анализируются при помощи системы машинного зрения, которая ищет внутри них области, с которыми могут связываться молекулы различных лекарств. Это позволяет определять оптимальные "мишени" для препаратов без проведения трудоемких и дорогостоящих экспериментов.
Подобный подход, по данным Попова и его коллег, позволяет учитывать, как изменения в трехмерной форме молекулы РНК или ДНК, порожденные окружающей средой, влияют на эффективность их взаимодействий с лекарствами. Подобные перемены, в частности, объясняют, почему некоторые лекарства от ВИЧ, воздействующие на одну и ту же область генома, обладают очень разной эффективностью.
Для обучения данной системы искусственного интеллекта российские исследователи подготовили набор из двух тысяч молекул РНК и ДНК с хорошо изученной трехмерной структурой. Ученые ранее выделили в них свыше 2,5 тыс. "мишеней" для лекарств, которые Попов и его коллеги использовали в качестве примеров для разработанной ими системы ИИ.
Дальнейшие наблюдения показали, что нейросеть, получившая имя BiteNet, научилась успешно идентифицировать подобные участки молекул РНК и ДНК, в том числе в геноме вируса иммунодефицита и SARS-CoV-2. Это, как надеются ученые, значительно ускорит разработку новых противовирусных средств и улучшение свойств уже созданных лекарств.
