Биологи и программисты из МФТИ, Mail.ru и Insilico Medicine впервые использовали нейронные сети для поиска новых препаратов для борьбы с раком, что ускорит и удешевит создание средств для уничтожения опухолей, сообщает пресс-служба вуза. Схема ее работы и итоги исследования были опубликованы в журнале Oncotarget.
"Генеративные состязательные сети с применением обучения с подкреплением — будущее фармакологии. В этой статье мы показали первое применение таких сетей для создания новых противоопухолевых препаратов. Я очень надеюсь, что в скором времени мы сможем разрабатывать индивидуальные лекарства для лечения редких заболеваний и даже для лечения отдельных пациентов. Уже в этом году искусственный интеллект начнет трансформировать фармацевтическую индустрию", — заявил Александр Жаворонков, основатель компании Insilico Medicine и сотрудник МФТИ.
За последние годы ученые из России и зарубежных стран значительно продвинулись в разработке лекарств от рака, разработав целые наборы технологий и математических подходов, которые позволяют одновременно перебирать тысячи различных вариантов молекул и отбирать из них только те, которые будут сильнее всего действовать на раковые клетки. Эти исследования, как отмечает известный химик Артем Оганов, показали, что многие обыденные лекарства, к примеру, витамин C и аспирин, или соединения, присутствующие в петрушке, укропе и ряде других растений, очень эффективно действуют на раковые клетки.
Следующим логическим шагом в развитии подобных систем "массового биохимического анализа", по мнению Жаворонкова, являются системы искусственного интеллекта на базе многоуровневых нейросетей, получивших большое развитие в последние годы. К примеру, только за последний год ученые создали ИИ, способные обыграть человека в "непросчитываемую" древнекитайскую игру Го, отыскивать важнейшие события в истории по газетам, писать сценарии к компьютерным играм и раскрашивать фотографии и видеоролики под Ван Гога.
Схема нейросети, созданной в МФТИ, Mail.ru и компании InSilico
Российские ученые и их зарубежные коллеги из США и стран Европы создали нейронную сеть из семи слоев, способную самостоятельно придумывать новые перспективные молекулы для борьбы с раком, оценивать их эффективность и передавать полученные данные виртуальных экспериментов ученым.
Главным отличием этой системы от многих других многоуровневых нейросетей является то, что она состоит из двух соперничающих между собой блоков – один из них, "генератор" предлагает новые варианты, а другой, "инспектор" – пытается понять, сделала ли первая половина сети ошибку и укладываются ли ее выкладки в определенные критерии. Такую сеть сложнее обучить нужным действиям и достичь максимума производительности, но зато она работает гораздо надежнее после обучения.
Научив сеть распознавать и корректно определять функцию уже существующих лекарств от разных форм рака, ученые отправили ее в "свободное плавание" и попытались найти новые средства от опухолей в базе данных из 72 миллионов молекул, созданных человеком за все время существования цивилизации.
Для проверки сети ученые использовали патентную базу противораковых лекарств, части которых не было в базе данных, на основе которых шло обучение в сети. Результаты тестирования показали, что сразу 69 молекул, которые открыла программа Жаворонкова и его коллег, уже есть патенты, что подтвердило работоспособность системы ИИ.
"Генеративные сети находятся сейчас на переднем крае нейронауки. Совершенно очевидно, что они могут быть использованы на более широком спектре задач, чем генерация картинок и музыки. Мы попробовали применить этот подход в биоинформатике и получили прекрасный результат", — заключает Артур Кадурин, ведущий программист группы оптимизации поиска Mail.Ru Group.
