Ученые создали модель обучения ИИ для прогнозирования свойств лекарств

Готовую модель глубокого обучения для прогнозирования фармацевтических свойств лекарственных препаратов MolMapNet создали ученые из университетов Сингапура и Китая, разработка 31 марта представлена в журнале Nature Machine Intelligence.

В статье указано, что новый инструмент искусственного интеллекта (ИИ) прогнозирует фармацевтические свойства лекарств путем анализа их молекулярных свойств, основанных на уже имеющихся научных знаниях.

Ученые отмечают, что хотя инструменты ИИ, как правило, используются для распознавания пространственно-упорядоченных изображений с молекулярными свойствами они не так хорошо работают. Это не дает эффективно анализировать свойства фармацевтических препаратов. Но теперь ученые смогли повысить производительности моделей ИИ для прогнозирования этих свойств.

По данным разработчиков модели, ее создание проходило в три этапа. На первом были изучены внутренние взаимосвязи молекулярных свойств более 8 млн молекул. На втором данные о молекулярных свойствах фармпрепаратов преобразованы в 2D-изображения. Их строение содержит важные индикаторы фармацевтических свойств, которые фиксируются с помощью модели глубокого обучения.

На третьем этапе инструмент MolMapNet распознает 2D-изображения и прогнозирует фармацевтические свойств препарата, распознает определенные шаблоны строений.

Отмечается, что инновационный ИИ будет доступен для работы даже неспециалистам.