нейронные сети для поиска новых лекарств

Разработка новых антибиотиков украинскими учеными с помощью искусственного интеллекта (нейронных сетей)

К 100-летию основания Национальной академии наук Украины

Недавно на Пятом канале вышла передача с красноречивым названием «Робот-химик: искусственный интеллект научили прогнозировать новые химические соединения».

робот-хімік штучний інтелект

Авторы этого видеосюжета, подавая новость об изобретении такого робота как большое научное достижение, достойное Нобелевской премии, очевидно, основывались на том, что информация об автоматизированной системе синтеза была опубликована в ведущем научном журнале «Nature» (Nature, 2018 DOI: 10.1038 / s41586-018-0307-8 (About DOIs)).

Может ли подобная система с нейронной сетью заменить мозг квалифицированного химика-органика? На мой взгляд, нет. Пока что нет.

Нейронные сети с двухтысячных годов начали активно применять для решения разнообразных практических задач, таких, как распознавание текста и изображений.

Собственно, это было обусловлено рядом предпосылок: 1) появились доступные вычислительные мощности; 2) существует большое количество открытых данных, которые используются для обучения нейронных сетей; 3) математики разработали более сложную архитектуру сетей.

Чтобы нейронная сеть начала работать, необходимо иметь информацию, чтобы научить ее выполнять нужную задачу. В случае распознавания изображений особых проблем не существует, поскольку можно легко найти тысячи разных фото котиков и использовать их для обучения сети поиску, например, рыжего кота среди огромного количества изображений различных животных.

В случае применения нейронных сетей для планирования химических реакций химик должен лично экспериментально отработать определенный тип химических реакций. И только потом можно научить нейронную сеть.

Таким образом, искусственному мозгу остается не так уж много работы. На отработанных химиком реакциях с 80-процентной вероятностью синтезировать то, что осталось…

Только вот времена комбинаторного синтеза уже давно прошли. Многие вещества синтезировать не требуется. Сейчас эпоха так называемого рационального дизайна лекарств, где ключевой фигурой является квалифицированный химик-органик, который должен синтезировать предусмотренные компьютерными программами химические структуры. Заменить природный мозг химика на искусственный мы пока еще не в состоянии. Более подробно о рациональном дизайне лекарств можно прочитать здесь.

Для практического применения, на мой взгляд, более пригоден подход, который недавно предложили специалисты компании «BioSolveIT GmbH». Этот подход базируется на реальном опыте химиков и на коммерчески доступных химических реагентах. Как работает этот подход, можно почитать на сайте компании –https://www.biosolveit.de/REALSpaceNavigator/.

BioSolveIT GmbH

Применяют ли в Украине нейронные сети для поиска новых лекарств? Да, в отделе биомедицинской химии Института молекулярной биологии и генетики НАН Украины их применяют для разработки новых антибиотиков.

Сейчас глобальной проблемой человечества становится резистентность к антибиотикам. У микроорганизмов вырабатывается устойчивость к антибиотикам, которая передается следующим поколениям и, что самое страшное, разные микроорганизмы могут обмениваться этой способностью между собой через так называемый горизонтальный перенос генов.

Вспомните пенициллин, которым лечились наши родители и дедушки с бабушками. Почему сегодня его не применяют? Медицинские химики вынуждены постоянно искать новые антибиотики, поскольку к существующим со временем вырабатывается резистентность, как выработалась она и к пенициллину.

Хочу отметить, что успехи в этом направлении научных исследований достаточно скромные. За последние 20 лет принципиально новых антибиотиков не найдено. Это обусловлено тем, что фармацевтическая промышленность в первую очередь ориентирована на получение прибыли, а не на гуманитарные ценности. Топ менеджеры Big Pharma не будут тратить более 3 триллионов долларов на разработку лекарств, которые через несколько лет будут никому не нужны. Им нужны лекарства, потребляемые годами…

Каким же будет мир без антибиотиков, если ученые, не дай Бог, проиграют в войне с патогенными микроорганизмами? Это будет катастрофа. Человечество вернется в эпоху средневековья.

Последствия наиболее распространенных инфекций, с которыми справляются антибиотики, – менингит, туберкулез, болезнь Лайма, ангина, воспаление горла, ушные инфекции – будут тяжелыми, а течение болезни – долгим и мучительным.

Спрос на пластическую хирургию исчезнет. Любая операция – это риск заражения.

Производители презервативов озолотятся, ведь большинство заболеваний, передающихся половым путем, лечатся антибиотиками.

Даже ссадины станут фатальными. Достаточно небольшого пореза, чтобы человеческий организм атаковали патогенные бактерии.

Никаких трансплантаций. Вообще никакой серьезной хирургии. Операции на сердце, трансплантация органов и многое другое исчезнут. Хирургические вмешательства станут чрезвычайно опасными.

Большинство людей станет вегетарианцами. Ежегодно от 6 до 8000 тонн антибиотиков используют для домашнего скота в одной только Америке.

Лечение онкологических заболеваний станет немыслимым. Все основные способы борьбы с онкологическими заболеваниями могут провоцировать инфекционные заболевания.

Роды станут крайне опасными. Отсутствие антибиотиков увеличит смертность при родах до 41 раза.

Ученые отдела биомедицинской химии Института молекулярной биологии и генетики НАН Украины одними из первых в Украине применили искусственный интеллект для прогнозирования новых соединений с антимикробной активностью (антибиотиков).

В отличие от применения искусственного интеллекта для планирования химических реакций, применение его для предсказания новых антибиотиков, на мой взгляд, более оправдано и рационально. Прежде всего это обусловлено большим количеством биологических данных, которые нужно обрабатывать. О перспективах применения искусственного интеллекта для разработки новых лекарств говорится в моей публикации «Биоинформатика – бизнес будущего, в который стоит вкладывать деньги украинским бизнесменам».

Подход, который мы применили в наших исследованиях, включает в себя комбинацию 2 мощных методов машинного обучения – искусственных нейронных сетей и Байесовской статистики.

В условиях, когда часто структуры молекулярных мишеней неизвестны, а вместо этого есть массивы данных об активности соединений в отношении бактерий, которые нас интересуют, искусственный интеллект очень хорошо себя зарекомендовал. Он позволяет проанализировать эти данные и на основе полученных знаний находить новые потенциально активные соединения, относящиеся к новым химическим классам, среди огромных исследуемых коллекций соединений.

Чтобы научить нейросеть, ей даются наборы активных и неактивных соединений относительно определенного патогенного микроорганизма. Такие «натренированные» нейронные сети одинаково хорошо подходят как для первичных тотальных виртуальных скринингов с целью идентификации новых соединений-хитов, так и для их оптимизации в лидерных соединениях.

Научно-популярно о современной технологии разработки лекарств можно прочитать здесь.

По результатам наших исследований были получены 2 патента, которые были проданы одной из украинских фармацевтических компаний для проведения предварительных клинических исследований найденных нами соединений с антимикробной активностью.

Поиск новых антибиотиков в отделе биомедицинской химии продолжается.