МОСКВА, 25 февраля. /ТАСС/. Российские исследователи разработали систему искусственного интеллекта, которая позволяет с достаточно высоким уровнем точности оценивать, насколько стабильными являются те или иные кристаллические формы лекарств. Разработка ускорит разработку новых лекарств, сообщила пресс-служба "Сколтеха" (входит в группу ВЭБ.РФ).
"Можно предсказывать свойства в лоб путем прямых квантово-механических расчетов. Но такой подход непригоден для фармкомпаний, которым нужно проводить скрининг миллионов возможных активных веществ. Моделирование с квантово-механической точностью, равно как и физические эксперименты подключаются на финальной стадии, когда список веществ-кандидатов уже сузили хотя бы до нескольких десятков", - пояснил научный сотрудник Центра искусственного интеллекта "Сколтеха" Никита Рыбин, чьи слова приводит пресс-служба вуза.
Как объясняют Рыбин и его коллеги, многие лекарства и другие вещества, используемые в быту и промышленности, обладают сразу несколькими кристаллическими формами, которые могут сильно различаться по структуре, стабильности и характеру воздействия на организм. Например, лекарство от болезни Паркинсона "Ротиготин" было изначально синтезировано в нестабильной форме, что привело к его отзыву с рынка и существенным убыткам для его разработчика.
Для предотвращения подобных случаев и ускорения разработки лекарств ученые сейчас активно работают над созданием подходов, позволяющих оценивать стабильность тех или иных форм веществ еще до того, как они будут синтезированы. Российские исследователи выяснили, что данные расчеты можно значительно ускорить при помощи так называемых машинно-обучаемых потенциалов.
Они представляют собой специализированные системы искусственного интеллекта, обученные на небольшой порции результатов полных квантово-химических расчетов. Это позволяет им с достаточно высокой просчитывать межатомные взаимодействия и при этом тратить на эти расчеты в разы меньше времени, чем требуется для классических алгоритмов, что дает возможность использовать их для изучения свойств сложно устроенных молекул.
Рыбин и его коллеги адаптировали данную форму ИИ для оценки стабильности различных кристаллических форм лекарств и других веществ и просчитали при ее помощи структуру кристаллов бензола и аминокислоты глицина, двух относительно простых органических молекул. Результаты этих расчетов совпали со справочными данными и с результатами полных квантово-химических вычислений. В перспективе данный подход можно использовать для того, чтобы в тысячи раз ускорить поиски самых стабильных и оптимальных кристаллических форм лекарств, подытожили исследователи.