Telegram (AI) YouTube Facebook X
En

ИИ научился искать лекарства в 1200 раз быстрее современных систем

Исследователи Массачусетского технологического института разработали модель глубокого обучения EquiBind, которая в 1200 раз быстрее аналогов связывает молекулы с белками при создании лекарств.

Перед началом разработки лекарства исследователи должны сперва найти молекулы, способные «состыковываться» с определенными белками-мишенями. Однако этот процесс требует значительных финансовых и вычислительных средств. Более того, на разработку и тестирование нового лекарства уходят десятки лет, а 90% открытий терпят неудачу, заявили ученые.

По словам ведущего автора исследования Ханнеса Штарка, существующие методы связывания лиганда с белком напоминают «попытки вставить ключ в замок с большим количеством замочных скважин».

«Типичные модели отнимают много времени и оценивают каждое “соответствие”, прежде чем выбрать лучший вариант. Напротив, EquiBind напрямую предсказывает точное расположение ключа за один шаг без предварительного знания целевого кармана белка, что известно как “слепая стыковка”», — заявил ученый.

По словам исследователей, модель имеет встроенные геометрические рассуждения, которые помогают ей изучать основную физику молекул и делать более точные прогнозы при столкновении с новыми, неизвестными данными.

Директор по данным биотехнической компании Relay Therapeutics Пэт Уолтерс предложил ученым испытать систему на существующем лекарстве и белке, используемых в лечении рака легких, лейкемии и опухолях желудочно-кишечного тракта. По его словам, алгоритм успешно связал лиганды с белками, чего не удалось сделать традиционными методами.

«EquiBind предлагает уникальное решение проблемы стыковки, которое включает в себя как предсказание позы, так и идентификацию места привязки», — говорит Уолтерс.

Исследователи планируют представить алгоритм на Международной конференции по машинному обучению. Штарк заявил, что команда намерена собрать больше отзывов о системе от специалистов в отрасли, чтобы улучшить ее.

Напомним, в марте алгоритм искусственного интеллекта вывел более 40 000 вариантов химического оружия за шесть часов.

В ноябре 2021 года холдинг Alphabet основал новую компанию для поиска лекарств с помощью ИИ.

В июле искусственный интеллект от DeepMind смоделировал 20 000 белковых структур человека.

Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!

Подписывайтесь на ForkLog в социальных сетях

Telegram (основной канал) Facebook X
Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER

Материалы по теме

Исследователи MIT показали умных самоконструируемых роботов

Ученые Центра битов и атомов Массачусетского технологического института запустили проект по созданию роботов, способных самостоятельно собираться в более крупные конструкции.

Исследование: водители Tesla теряют бдительность при активном автопилоте

В MIT создали робота, помогающего одеваться маломобильным людям

Исследователи из Массачусетского технологического института разработали робота, помогающего людям с ограниченными возможностями одеваться. Они обучили алгоритм обеспечивать баланс ловкости, скорости и безопасности со стороны устройства.

В MIT разработали систему автоматической очистки беспорядочных данных

Исследователи Массачусетского технологического института создали систему PClean, которая автоматически очищает «грязные» данные в таблицах: опечатки, дубликаты, пропущенные значения, орфографические ошибки и несоответствия.

MIT запустил инициативу, ориентированную на конфиденциальность данных

Массачусетский технологический институт (MIT) выступил с инициативой по объединению новейших исследований в области компьютерных наук с экспертизой и опытом в сфере государственной политики.

MIT и ФРС выпустили white paper цифрового доллара

Участники проекта MIT потратили биткоины на еду и упустили 13 000% прибыли

Студенты Массачусетского технологического института (MIT), участвовавшие в исследовании биткоина, потратили выданную им криптовалюту на учебники и еду. Они упустили 13 000% прибыли.

Ученые создали ИИ, определяющий зарплату по описанию вакансии

Ученые из Стэнфордского института искусственного интеллекта создали алгоритм, позволяющий оценить уровень заработной платы по описанию вакансии.

Исследование: в 2021 году глобальные затраты на ИИ превысили 20%

Мы используем файлы cookie для улучшения качества работы.

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с Политикой приватности.

OK