Робота над новими ліками ведеться постійно, а однією з головних проблем є необхідність у тривалих дослідженнях, які часом розтягуються на роки й коштують мільярди. Нова нейромережа може полегшити й значно прискорити цей етап, пише 24.
Вчені Центру післядипломної освіти Міського університету Нью-Йорка представили алгоритм під назвою CODE-AE. Він може перевіряти нові лікарські сполуки та точно прогнозувати їхню ефективність для людей. У ході випробувань теоретично вдалося знайти персоналізовані ліки для понад 9000 конкретних пацієнтів. У перспективі це може значно підвищити точність, скоротити час та вартість процесу розробки ліків.
У роботі аналізували дані про клітини пацієнтів. Масив реальних параметрів їх стану завантажували в систему, яка потім аналізувала, як вони працюють. Потім туди “додавали” ліки і спостерігали, як вихідні віртуальні клітини реагують на той чи інший склад.
Використовуючи CODE-AE, ми перевірили 59 ліків для 9808 пацієнтів із раком. Наші результати відповідають існуючим клінічним спостереженням, – пишуть вчені у звіті.
Точне та надійне прогнозування реакції пацієнта на нову хімічну сполуку має вирішальне значення для відкриття нових ліків та вибору вже наявного препарату для конкретного пацієнта. Однак раннє тестування безпосередньо на людях є неетичним та неможливим з точки зору закону. Це є основним фактором високої собівартості досліджень та їхньої тривалості.
Наша нова модель машинного навчання може подолати проблему. CODE-AE використовує дизайн, натхненний біологією, та переваги кількох останніх досягнень у галузі машинного навчання,
– розповів професор комп’ютерних наук, біології та біохімії Лей Се.
Наступним завданням дослідницької групи є розробка способу надійно передбачати вплив концентрації нових ліків та їх метаболізму на організм людини. Дослідники також зазначили, що нейромережа може бути налаштована для точного прогнозування побічних ефектів ліків у конкретної людини.
Варто зазначити, що останніми роками набирає популярності персоналізована медицина, коли ліки й підхід до лікування підбираються під конкретного пацієнта, часом на клітинному рівні. Тому така розробка допоможе рухатися в цьому напрямку.
