Ученые из Института Брода при Массачусетском технологическом институте и Гарвардского университета разработали модели искусственного интеллекта (ИИ), которые могут оценить потенциальные биологические эффекты лекарств еще до того, как они попадут в живой организм.
Сриджит Сил, приглашенный ученый на платформе визуализации Broad, обучил несколько прогнозных моделей машинного обучения для выявления химических и структурных характеристик лекарств, которые могут вызвать токсические эффекты у людей.
В совокупности эти инструменты оценивают, как лекарство может повлиять на различные показатели, представляющие интерес для разработчиков лекарств: общее здоровье клеток, фармакокинетику, а также функцию сердца и печени. На сегодняшний день опубликованы статьи, описывающие три из этих инструментов машинного обучения, в журналах Journal of Chemical Information and Modeling, Molecular Biology of the Cell и Chemical Research in Toxicology. Четвертый находится в разработке.
Прогностические модели не исключают лабораторных экспериментов, но они могут помочь исследователям сузить круг потенциальных лекарств, выделяя больше времени и ресурсов для экспериментов с более перспективными кандидатами. Сил начал эту работу, задумавшись, нельзя ли извлечь больше токсикологических данных из химической структуры потенциального лекарства.
