Šiaurės Karolinos universiteto (JAV) farmacijos fakultete sukurta dirbtinio intelekto sistema gali mokytis kurti naujas vaistų molekules, pati pasirinkdama bazines medžiagas – vaistų sudėtines dalis, taip dramatiškai pagreitinant naujų vaistų kūrimą.
Sistema pavadinta Sustiprintu struktūrinės evoliucijos mokymu (Reinforcement Learning for Structural Evolution, ReLeaSE), ir yra sudaryta iš dviejų neuroninių tinklų, kurį vienas – tarsi mokytojas, o kitas – studentas. „Mokytojas“ turi cheminių struktūrų žodyną su maždaug 1,7 milijono biologiškai aktyvių molekulių – potencialių vaistų sudedamųjų dalių, ir žino jų sintezės taisykles. Kitas neuroninis tinklas, „studentas“, dirbdamas su mokytoju, tam tikrą laiką mokosi ir išmoksta pasiūlyti molekules, kurios gali būti naudingos naujai kuriamiems vaistams.
„Jei palyginsime šį procesą su kalbos mokymu, tai būtų tarsi studentas mokosi molekulių abėcėlės ir kalbos taisyklių, ir tada, atsižvelgdamas į numatytas naujo vaisto savybes, gali pradėti kurti naujus „žodžius“ – naujas molekules“, – teigia darbo autoriai. „Jei nauja molekulė yra reali ir turi norimą efektą, ją mokytojas patvirtina. Jei ne, mokytojas ją atmeta ir studentas turi vengti netinkamų sudėtinių dalių ir rinktis kitas molekulių kombinacijas“.
Farmacijos ir chemijos pramonėje virtuali atranka jau plačiai naudojama, mokslininkams vertinant esamas dideles cheminių medžiagų bibliotekas, tačiau šis metodas veikia tik žinomiems chemikalams. ReLeaSE turi unikalią galimybę kurti ir vertinti visiškai naujas molekules.
„Mokslininkas, naudojantis virtualią atranką, yra panašus į klientą restorane. Jis gali užsisakyti patiekalą iš meniu, tačiau šis meniu yra ribotas. Mes norime sukurti mokslininkams kažką panašiau į didelį supermarketą, ir su asmeniniu virėju, kuris gali pagaminti bet kokią norimą patiekalą“.
Tyrėjai išmėgino dirbtinio intelekto ReLeaSE sistemą, kurdami molekules, kurių fizinės savybės buvo iš anksto apibrėžtos, pavyzdžiui, lydymosi temperatūra, tirpumas vandenyje, taip pat norimo biologinio aktyvumo, pavyzdžiui, slopinančias fermentą, kuris yra susijęs su leukemija.
„Algoritmo gebėjimas kurti visai naujas, taigi ir tokias, kurias galima nedelsiant patentuoti, chemines medžiagas, turinčias specifines biologines savybes ir optimalius saugos profilius, turėtų būti labai patrauklus farmacijos pramonei, kuri nuolat ieškojo būdų, kaip sutrumpinti laiką, kuriant naujus vaistus – potencialius kandidatus klinikiniams tyrimams“, – teigia darbo autoriai.
Jie jau pateikė šią technologiją patentavimui ir leidinyje „Science Advances“ paskelbė mokslinį straipsnį apie šį darbą.
Mariya Popova et al, Deep reinforcement learning for de novo drug design, Science Advances (2018). DOI: 10.1126/sciadv.aap7885
Daugiau:
Jaunųjų Lietuvos mokslininkų atradimas galės pasitarnauti kuriant naujus vaistus
Kova su bakterijomis, kurių nebeįveikia vaistai
Savarankiškai besimokantis dirbtinis intelektas tampa dar protingesnis
Naujas Lietuvoje dirbtinio intelekto startuolis jau spėjo gauti pirmąją investiciją
„Intel“ paskelbė netrukus išleisianti pirmuosius lustus, skirtus dirbtinio intelekto sistemoms
Lietuviška biotechnologijų įmonė tiki, kad inovacija lems pokyčius
Nauji dirbtinio intelekto „AlphaZero“ pasiekimai