Баффетт.РУ

Разработка Института органической химии РАН позволяет обнаруживать новые химические соединения для онкологических лекарств за неделю вместо трех с половиной лет. Искусственный интеллект сократил временные затраты на поиск реакций в 180 раз, сообщил Российский научный фонд.

Технология основана на анализе молекулярных структур и их способности вступать в циклоприсоединение — процесс образования кольцевых соединений. Такие молекулы служат основой для синтеза антибиотиков и других фармацевтических препаратов. Система обработала информацию о 134 тысячах химических веществ и предложила 31 тысячу потенциальных реакций.

Алгоритм выполнил отбор за несколько часов, отсеяв варианты, требующие редких компонентов или специальных условий. Из общего массива программа выделила 200 реакций, пригодных для работы в стандартных лабораториях с доступными реактивами. Эксперименты подтвердили работоспособность части предложенных решений.

Полученные соединения представляют интерес для фармацевтической индустрии. Некоторые молекулы демонстрируют потенциал в терапии онкологических заболеваний, что открывает новые направления для медицинских исследований.

Академик Валентин Анаников, возглавляющий Лабораторию металлокомплексных и наноразмерных катализаторов, отметил преимущества подхода. «Цифровой помощник берет на себя тяжелую работу по первичному анализу», — подчеркнул ученый, слова которого приводит РНФ. Творческие решения остаются за исследователями, работающими с уже обработанными данными.

Технология демонстрирует возможность ускорения научных открытий без крупных инвестиций в роботизированное оборудование. Вычислительные мощности и экспертные знания становятся достаточными инструментами для прорывов в химической науке. Машинное обучение превращается в ценный актив для специалистов, занимающихся поиском новых терапевтических соединений.

Источник: ТАСС