В Иннополисе создали нейросеть для разработки лекарств. В России разработали уникальную ИИ-платформу полного цикла для генерации, аннотирования и оптимизации лекарственных молекул. Платформа предназначена для создания и совершенствования структур малых молекул, применяемых в разработке новейших лекарственных препаратов и в усовершенствовании характеристик существующих медикаментов.
Специалисты Института искусственного интеллекта Университета Иннополис и ВНИИ автоматики имени Н.Л. Духова создали эту платформу, которая значительно повышает продуктивность разработки биологически активных соединений. Она может быть задействована в создании лекарств, ветеринарных препаратов, биологических добавок и агрохимикатов.
Одним из ключевых возможностей платформы является создание дизайна молекул и их оптимизация. Также она способна определять лиганд-белковые участки связывания, проводить молекулярный докинг, анализ межмолекулярных взаимодействий, прогнозировать аффинность молекулы к протеину и вычислять ADMET-свойства, такие как фармакокинетика и токсичность.
Особенность этой системы заключается в том, что она ориентирована на генерацию новых молекул. Она выделяется высокой точностью поиска участков связывания и применением генеративных алгоритмов. Платформа позволяет ускорить процесс разработки: новые структуры можно получить всего за 72 часа, в то время как традиционные методы требуют нескольких недель.
Как отметил директор Института искусственного интеллекта Иннополиса Рамиль Кулеев, в международной практике уже был прецедент, когда молекула для лечения фиброза была выведена в клиническую практику всего за 18 месяцев, в то время как традиционные методы разработки требуют 4–5 лет. Платформа уже доступна для партнеров, фармацевтических компаний и вузов, а также готова к сотрудничеству в области доклинических исследований и образования.
Кроме того, платформа прошла валидацию in vitro, подтвердив свою практическую применимость. В ходе валидации были получены новые соединения с активностью против выбранных белковых мишеней, что продемонстрировало надежность прогнозов системы.
