Исследователи MIT использовали сверточную нейросеть для поиска высокоактивных и нетоксичных пептидов. Нейросеть предложила неизвестные ранее пептиды, которые позволили в 50 раз увеличить скорость доставки препарата для лечения мышечной дистрофии и снизить его токсичность.

В препарате для лечения мышечной дистрофии Дюшенна (DMD) используются большие синтетические молекулы PMO, проникающие в ядро клетки и модифицирующие ген дистрофина таким образом, чтобы запустить выработку белков, которые отсутствуют у пациентов с DMD. Ключевой проблемой молекул PMO заключается их низкая способность проникать в клетки. Чтобы ускорить доставку PMO к ядру, фармацевты прикрепляют к молекуле проникающие в клетки пептиды, тем самым помогая ей пересекать клеточные мембраны и достигать цели. Однако ранее было непонятно, как решать задачу определения наиболее подходящей последовательности пептидов: например, количество пептидов с 40 остатками аминокислот превышает число атомов на Земле.

Исследователям MIT удалось на основе ИИ обнаружить нетоксичные и высокоактивные пептиды, которые могут быть присоединены к PMO для облегчения доставки.  Результаты исследования опубликованы в Nature Chemistry. Для сбора обучающего датасета группа ученых составили экспериментально составили набор из 600 последовательностей пептидов, каждая из которых была прикреплена к PMO, и количественно оценили активность (эффективность доставки) каждого варианта.

После обучения модель научилась предсказывать активность пептидных последовательностей и предложила последовательности, которые оказались более эффективными, чем любые ранее известные варианты. Один из них, в частности, может увеличить доставку PMO в 50 раз по сравнению со скоростью доставки текущей версии препарата. Исследователи ввели модифицированную версию препарата мышам и  подтвердили прогноз нейросети, а также продемонстрировали нетоксичность новых последовательностей.

Исходный код модели был выложен на Github, и сторонние ученые уже использовали ее для улучшения и разработки более 10 других видов лекарств.