Помощь проекту

Поделиться в соц сетях


Стартап использует ИИ для поиска молекул, которые помогут побороть коронавирус


Прямо сейчас в OTUS открыт набор на курс «Нейронные сети на Python» и сегодня мы хотим поделиться с вами переводом интересной статьи, о компании в которой на позиции chief AI officer работает преподаватель нашего курса — Артур Кадурин.

Insilico Medicine, стартап, который базируется в Роквилле, штат Мэриленд, утверждает, что он использовал искусственный интеллект для того, чтобы быстро выявить молекулы, способные составить основу эффективного лечения коронавирусной инфекции на пике ее протекания.

На то, чтобы идентифицировать тысячи новых молекул, которые можно было бы превратить в потенциальные лекарства против вируса, у системы искусственного интеллекта Insilico ушло 4 дня. В Insilico говорят, что они синтезируют и тестируют 100 наиболее перспективных кандидатов, а также открыто публикуют библиотеку новых молекулярных структур, чтобы другие исследователи тоже могли ими воспользоваться в своей работе.

Всемирная чрезвычайная ситуация в области здравоохранения, возникшая из-за распространения нового смертоносного коронавируса, известного как 2019-nCoV, оказалась настоящим решающим испытанием для множества современных биомедицинских технологий, новых организаций и финансирующих органов, которые стремятся резко сократить время, необходимое для создания новых вакцин и лекарств для борьбы с возникшей пандемией.

Основная идея состоит в том, чтобы найти и протестировать новые методы лечения, проведя испытания на людях в течение всего одной-двух недель вместо того, чтобы заниматься этим годами. Американская биотехнологическая компания Gillead заключила сделку с больницей Пекина в начале этой недели, чтобы начать немедленно тестировать на людях существующий противовирусный препарат Ремдесивир в Ухане, самом сердце вспышки коронавируса.

Insilico же приняли решение проверить, смогут ли они найти какие-либо зацепки, которые смогут помочь в лечении 2019-nCoV только 28 января.

Александр Жаворонков, основатель и исполнительный директор прокомментировал это так: «Когда случилась вспышка вируса, мы не осознали, насколько это серьезно».

По словам Жаворонкова после того, как компания решила принять участие в исследовании, они изучили длинный список всевозможных методов лечения 2019-nCoV, которые были опубликованы Пекинским Институтом Global Health Drug Discovery. Своей целью они выбрали фермент, называемый 3С-подобной протеазой, который имеет решающее значение для размножения вируса.

Жаворонков сказал, что Insilico выбрали эту цель отчасти потому, что она похожа на другие вирусные протеазы, структуры которых уже были смоделированы ранее, а еще потому, что у них был доступ к модели самой 3С-подобной протеазы 2019-nCoV, разработанной Рао Зихе, известным экспертом по вирусным белковым структурам в Шанхайском Технологическом университете.

Начиная с 31 января Insilico задействовала 28 различных моделей машинного обучения для разработки новых молекул, которые могли бы привязаться к 3С-подобной протеазе и ингибировать ее функции. Некоторые их этих методов используют генеративные состязательные сети (или GAN), тот же тип машинного обучения, широко известный из-за создания deepfakes. Но в этом случае, вместо генерации высокореалистичных фейковых видеороликов, ИИ генерирует новые молекулы, которые образовывают подходящую структуру для связывания с протеазой.


Insilico дополнительно использует методы машинного обучения для фильтрации молекулярных конструкций, которые производят GAN: они отдают предпочтения тем конструкциям, которые имеют «лекарственные» свойства и химически активны, в то же время отбрасывая молекулы, которые судя по свойствам вряд ли будут работать как лекарственные препараты, например, соединения металлов.

Также применяется ряд фильтров, которые помогают убедиться, что набор генерируемых молекул не похож на уже существующие известные структуры (Жаворонков утверждает, что ни одна молекула, генерируемая его системой, не совпадает с уже существующей более, чем на 70%). Молекулы отличаются друг от друга, поэтому у компании есть достойный набор кандидатов для проведения тестирования.

Четыре дня спустя программное обеспечение компании Insilico создало сотни тысяч новых молекулярных структур и отфильтровало их, оставив несколько тысяч, которые соответствовали критериям, определяющим возможность потенциального кандидата стать лекарственным препаратом.

«За четыре дня мы сгенерировали довольно хорошие молекулы», — комментирует Жаворонков.

Компания опубликовала статью с подробным описанием своих исследований в свободном нерецензируемом исследовательском репозитории Research Gate. Также компания опубликовала свои исследования и структуры всех потенциально полезных молекул на своем сайте. Insilico призывает исследователей изучить и критически проанализировать молекулы, созданные его системой, в надежде ускорить процесс поиска тех молекул, которые могли бы быть полезными для лечения коронавируса.

Компания Insilico не единственная надеется на то, что искусственный интеллект поможет предложить новые методы лечения уханьского коронавируса. Команда из Университета штата Мичиган не так давно также опубликовала статью про использование методов машинного обучения для создания новых лекарственных препаратов против 2019-nCoV.

Компания Insilico, которая была основана в 2014 году, привлекла на сегодняшний день около 50 миллионов долларов венчурного финансирования. Она использует ряд различных технологий, основанных на искусственном интеллекте для разработки новых молекул, которые могут составить основу фармацевтических препаратов для лечения заболеваний и прогнозирования результатов клинических испытаний. Компания имеет партнерские отношения с фармацевтическим гигантом GSK и китайской компанией China’s Jiangsu Chia Tai Fenghai Pharmaceutical и помогает им в разработке молекул для новых потенциальных лекарственных препаратов.

 


Похожие записи: