ИИ помогает искать лекарства от туберкулёза быстрее
Учёные из Техасского университета A&M создали инструмент искусственного интеллекта, который ускоряет поиск лекарств от туберкулёза. При скрининге потенциальных препаратов исследователи часто получают тысячи соединений, и большинство из них оказываются бесперспективными. «Мы можем получить тысячи соединений после скрининга, а потом нужно решить, с какими работать», — объясняет Джеймс Саккеттини, профессор биохимии и биофизики. Данную информацию сообщает портал Phys.org.
Его лаборатория разработала модель CAGE-Fusion, которая выявляет ложноположительные результаты на ранних этапах. Модель анализирует опубликованные данные скрининга и сортирует соединения по четырём типам проблем: те, что слипаются, искажают сигнал теста, вступают в реакцию вместо связывания или прилипают ко многим мишеням. В 94% случаев модель правильно определяет проблемное соединение.
Туберкулёз остаётся самой смертоносной инфекционной болезнью в мире по данным ВОЗ. Стандартное лечение занимает месяцы, а при лекарственно-устойчивых формах или ВИЧ-коинфекции — ещё дольше. Большинство заболевших живут в регионах с низким доходом, где длительная терапия и ограниченная медицинская помощь затрудняют контроль болезни.
Бактерии туберкулёза покрыты толстой восковой оболочкой, которая не пропускает большинство лекарств. Они медленно растут, поэтому эксперименты длятся месяцами. «Эксперимент с туберкулёзом может занять месяцы, тогда как со стафилококком — неделю, — говорит Саккеттини. — Это идеальная область для применения ИИ».
Лаборатория также создала платформу DAIKON, которая отслеживает все данные о мишенях для лекарств в одном месте. Её использует консорциум Tuberculosis Drug Accelerator при поддержке Фонда Гейтса. Новые ИИ-инструменты встраиваются прямо в DAIKON, автоматически проверяя данные на ранних стадиях.
Другой ИИ-инструмент помогает сортировать многолетние данные консорциума. Система позволяет отследить молекулу по всем проектам, включая тупиковые ветки. Исследователи могут задавать вопросы через чат-интерфейс. «За секунды система покажет, кто и что представил, и даст слайды», — отмечает Саккеттини.
Учёные не ждут от ИИ готовых ответов. «Он может сказать, над чем не стоит работать, а это подсказывает, над чем стоит, — поясняет Саккеттини. — Это экономит массу времени». Исследование опубликовано в Journal of Cheminformatics.
