MIT учит ИИ создавать лекарства

Разработка и улучшение медицинских препаратов обычно занимает очень долгое время и требует преодоления множества препятствий. Химики собирают и настраивают молекулы для создания лечения для специфического заболевания или симптома или для улучшения уже существующего лекарства. Данный процесс требует не только времени, но и знаний в узкой области, а также постоянных проб и ошибок.

Исследователи из MIT взялись решить проблему при помощи машинного обучения для автоматизации процесса.

Аспирант MIT Венгон Дин рассказал о мотивах работы. 

Мотив этой работы в замене неэффективного процесса ручной модификации в дизайне молекул автоматическими версиями и убедиться в точности генерируемой молекулы. 

Исследовательская команда натренировала модель машинного обучения на 250 тысячах графиков молекул — детальных изображениях структуры молекулы. После этого ученые дали задание по генерации молекул, поиску лучших базовых версий и совершенствование дизайна новых молекул с улучшенными свойствами. Ученые выяснили, что их модель способна выполнять задачи эффективнее других систем для автоматического дизайна препаратов.

Лучшая молекула-кандидат, созданная ИИ, получилась на 30% совершеннее по двум свойствам, чем лучшие варианты, созданные традиционной системой. Кроме того ИИ способен улучшать модель молекул, в то же время сохраняя примерную структуру оригинала.

В будущем подобные ИИ смогут за дни или недели создавать лекарства, на которые у людей могли бы уходить годы.