Новое достижение Университета Северной Каролины заключается в том, что теперь искусственный интеллект может научить самого себя разрабатывать новые молекулы лекарственных препаратов с нуля. Кроме того, он имеет существенный потенциал, чтобы резко ускорить разработку новых лекарств.

Система машинного обучения непрерывно улучшается и вызывает бурные этические и философские обсуждения относительно ее влияния на человечество и планету. Новое исследование демонстрирует положительный результат, полученный творческой организацией научных ReLeaSE .

Система ReLeaSE

Система ReLeaSE (Reinforcement Learning for Structural Evolution) — это компьютерная программа, которая состоит из двух нейронных сетей. Одна из них играет роль учителя, другая — ученика. Такой подход получил название глубинного обучения. «Учитель» знает примерно 1700000 известных биологически активных молекул, которые выступают будто лингвистическими правилами по словарю химических структур. Работая с учителем, студент со временем улучшает свои знания, предлагая молекулы, которые могут быть полезными для создания новых лекарств.

 

«Если мы сравним этот процесс с изучением языка, то после того, как студент узнает молекулярный алфавит и правила, он может создавать новые» слова «из молекул»,рассказал один из членов команды исследователей Александр Тропша.

 

По словам исследователя, при создании новой молекулы, «учитель» анализирует ее эффект и позволяет или отрицает ее использования, тем самым мотивируя «ученика» избегать «плохих» молекул.

Искусственный интеллект теперь может создавать лекарственные препараты?
SMILES — системы правил, помогает записать химическое соединение в виде строки символов.

 

Две глубинные нейронные сети называются генеративные и прогнозные. Первая учится с помощью запоминания для создания реалистичных строк.

Прогнозируемые модели выводятся, собственно, для прогнозирования желаемых свойств новых компонентов, образующихся. На первом этапе этого метода генеративные и прогнозные модели учатся отдельно с контролируемым методом обучения. На втором этапе обе модели учатся совместно с подходом к созданию новых химических структур с тех молекул, которые имеют желаемые физические или биологические свойства. Именно так и выглядит «учитель» и «ученик» для ученых.

ReLeaSE — это мощное нововведения для виртуального скрининга, что позволяет ученым оценивать имеющиеся крупные химические библиотеки. Исследователи сравнивают систему с системой заказов в ресторане: обычно клиент делает заказ, ограничиваясь меню. Компания же в свою очередь предлагает предоставить продуктовый магазин и личного шеф-повара, который сможет создать любую желаемую блюдо.

Команда ученых уже разработала молекулы с индивидуальными физическими свойствами, такими как точка плавления и растворимость в воде. Они продолжают разрабатывать новые химические соединения и планируют патентовать их для будущей реализации в жизни. Такое изобретение существенно уменьшает необходимое для создания нового препарата время.

Science Advances (2018), doi: 10.1126 / sciadv.aap7885

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Пожалуйста, введите свой комментарий!
Пожалуйста, введите ваше