Не всякую болезнь можно окончательно победить. Но с оспой это получилось — последний случай был зарегистрирован 45 лет назад. При этом ученые не перестают прилагать усилия, чтобы эта угроза не возобновилась, причем с помощью искусственного интеллекта.
Разработан нейросетевой алгоритм, позволяющий подбирать наиболее перспективные соединения против вируса оспы с точностью более 80%. Исследование выполняется совместно сотрудниками Центра коллективного пользования «Сибирский кольцевой источник фотонов», Уфимского института химии УФИЦ РАН, Института интеллектуальных и кибернетических систем Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ», Новосибирского института органической химии СО РАН и ФБУН ГНЦ ВБ «Вектор».
Модель представляет собой нейросетевой алгоритм, который оценивает противовирусный потенциал природных и синтетических соединений. «На сегодняшний день точность прогноза модели по вирусам оспы составляет 83%. В ближайшей перспективе ученые планируют повысить точность прогноза и «обучить» модель выявлять молекулы, обладающие активностью против коронавируса и вируса иммунодефицита человека (ВИЧ)», — говорится в сообщении ЦКП «Сибирский кольцевой источник фотонов».
Исследователи собрали уникальную базу данных, содержащих записи о структурах малых молекул, значений их цитотоксичности и противовирусной активности. На сегодняшний момент она содержит около 1,8 тыс. молекул, протестированных в отношении ортопоксвирусов.
По словам ведущего научного сотрудника ЦКП «СКИФ» Софьи Борисевич, одно из главных условий получения точного прогноза — качество данных, на которых обучается модель. «Хорошо известный факт, что данные о биологической активности одной и той же молекулы, полученные в разных лабораториях, даже при соблюдении одного и того же протокола эксперимента, могут отличаться в несколько раз. Отличие нашей прогностической модели от зарубежных и российских аналогов в том, что мы обучаем ее на основе собственной базы соединений без использования открытых данных мировых банков. Это проверенные экспериментальные данные, полученные на конкретном вирусе, на конкретной линии клеток в одних и тех же условиях и часто в одних и тех же лабораториях. Мы предполагаем, что подобный осмысленный подход позволит нам увеличить точность прогнозирования», — пресс-служба приводит слова Софьи Борисевич.
В перспективе ученые смогут использовать данные модели для дизайна новых эффективных противовирусных соединений.