Ученые разработали алгоритм для идентификации молекул
Алгоритм идентификации неизвестных молекул разработали совместно ученые Санкт-Петербургского государственного университета и университета Карнеги-Меллона, 17 июня сообщает журнал Nature Communications.
Алгоритм, названный MolDiscovery, использует данные масс-спектрометрии молекул для предсказания идентичности неизвестных веществ. Он сообщает ученым в начале их исследований, наткнулись ли они на что-то новое или просто заново открыли что-то уже известное. Эта разработка могла бы сэкономить время и деньги на поиске новых природных продуктов, которые можно было бы использовать в медицине.
«Ученые тратят много времени на выделение молекул, которые уже известны, по сути, заново открывая пенициллин. Обнаружение того, известна ли молекула или нет на ранней стадии, может сэкономить время и миллионы долларов, и, надеюсь, позволит фармацевтическим компаниям и исследователям лучше искать новые натуральные продукты, которые могут привести к разработке новых лекарств», — сказал доцент Хосейн Мохимани.
После того, как ученый обнаруживает молекулу, которая обещает быть потенциальным лекарством, например, в образце морской воды или почвы, может потребоваться год или больше, чтобы идентифицировать молекулу без гарантии того, что вещество является новым. MolDiscovery использует измерения масс-спектрометрии и прогностическую модель машинного обучения для быстрой и точной идентификации молекул.
Напомним, масс-спектрометрические измерения — это отпечатки молекул, но, в отличие от отпечатков пальцев, нет огромной базы данных, с которой можно было бы их сопоставить. Несмотря на то, что были обнаружены сотни тысяч естественных молекул, ученые не имеют доступа к данным масс-спектрометрии. MolDiscovery предсказывает идентичность молекулы по данным масс-спектрометрии, не полагаясь на базу данных масс-спектров для ее сопоставления.
