Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Искусственный интеллект может помочь в поиске лекарств от вирусов
Ученые из Сколтеха и Научного центра исследований и разработки иммунобиологических препаратов имени М. П. Чумакова решили узнать, могут ли системы искусственного интеллекта, помогающие покупателям в выборе товара, порекомендовать новые соединения для лечения вирусных заболеваний. Исследователи установили, что широко используемые алгоритмы способны не только рекомендовать пользователям подходящую музыку или фильмы в интернет-магазинах, но и эффективно отбирать соединения, обладающие противовирусной активностью.
Результаты исследования опубликованы в высокорейтинговом журнале американского химического общества – ACS Omega. Пользователям интернет-магазинов знакомы рекомендации товара в дополнение к уже купленному. Специальные алгоритмы анализируют большие объемы данных о предпочтениях покупателей и рекомендуют им новый товар, музыку или фильм.
Рекомендательные системы, основанные на этих алгоритмах и известные на примере контекстной рекламы, уже прочно вошли в жизнь интернет пользователей. Возможно ли использовать эти алгоритмы для того, чтобы «порекомендовать» новый противовирусный препарат, с оглядкой на те, что уже были исследованы? Или же «рекомендовать» уже известное и внедренное в клиническую практику лекарство для лечения новой болезни?
Мультидисциплинарная группа исследователей из Центра научных и инженерных вычислительных технологий для задач с большими массивами данных Сколтеха CDISE (Екатерина Соснина, Сергей Соснин, Иван Назаров и Максим Федоров) и Научного центра исследований и разработки иммунобиологических препаратов имени М. П. Чумакова (Анастасия Никитина и Дмитрий Осолодкин) решила ответить на эти вопросы.
Ученые провели вычислительные эксперименты и сравнили результаты применения различных рекомендательных систем для отбора малых молекул, обладающих противовирусной активностью. Они показали, что рекомендательные системы способны определить, обладают ли соединения противовирусной активностью и отобрать наиболее перспективные кандидаты в лекарства.
Одним из ключей к успеху было использование больших данных — специалисты работали с базой ViralCHEMBL, содержащей информацию о противовирусной активности около 250 тысяч малых молекул против 158 видов вирусов. Как выяснили исследователи, рекомендательные системы эффективно выявляют закономерности в больших химико-биологических данных.
«Несмотря на то, что математические алгоритмы, лежащие в основе рекомендательных систем, обладают универсальностью, требуется глубокое понимание предметной области: медицинской химии, биологии и машинного обучения, чтобы создать эффективную рекомендательную систему для отбора перспективных противовирусных соединений.
Наша работа была начата задолго до эпидемии коронавируса, и мы надеемся, что результаты ее помогут научному сообществу в поиске новых молекул, подавляющих активность SARS-CoV-2», – говорит о своей работе первый автор статьи, аспирант Сколтеха Екатерина Соснина. В прошлом году Екатерина выиграла персональный грант «Аспиранты» от Российского фонда фундаментальных исследований на разработку математических алгоритмов поиска новых лекарственных препаратов.
Ученые надеются, что их исследование поможет ускорить поиск новых противовирусных препаратов, а также даст возможность экстренного перепрофилирования уже известных лекарств: как для борьбы с SARS-CoV-2, так и в случае вспышек новых вирусных заболеваний.
Telegram 
Дзен 
VK К неожиданным прорывам в науке могут привести даже пустяковые вещи вроде чаинок в чашке. Парадокс чайного листа только на первый взгляд кажется неважным, но в свое время им заинтересовался Альберт Эйнштейн. Решение парадокса ученый представил на одной из конференций, чем вызвал ажиотаж у академической публики. Докладу немецкого физика уже почти 100 лет, а самому парадоксу — гораздо больше, но исследователи во всем мире продолжают использовать его в своих работах. Например, недавно китайские ученые применили его для изучения концентрации веществ в наножидкостях.
Космический телескоп «Гайя» позволил оценить скорость движения рекордного количества звезд в Млечном Пути, и новые данные оказались крайне неожиданными. Дело не только в том, что его масса упала во много раз: стало ясно, что сама структура Галактики не такая, как думали раньше.
Разработка ученых Института нанотехнологий, электроники и приборостроения ЮФУ потенциально может найти применение в производстве экологически чистого топлива и накопления энергии. Кроме того, технология может значительно повысить эффективность расщепления воды, способствуя переходу к устойчивой энергетике.
Космический телескоп «Гайя» позволил оценить скорость движения рекордного количества звезд в Млечном Пути, и новые данные оказались крайне неожиданными. Дело не только в том, что его масса упала во много раз: стало ясно, что сама структура Галактики не такая, как думали раньше.
Ученые применили современные методы, такие как микрокомпьютерная томография, получили сотни рентгеновских изображений и создали 3D-модель. Все для того, чтобы обнаружить следы опухоли во внутренней части черепа человека, жившего в середине IV века нашей эры. Это самый ранний случай менингиомы на Пиренейском полуострове — из тех, что известны науке.
К неожиданным прорывам в науке могут привести даже пустяковые вещи вроде чаинок в чашке. Парадокс чайного листа только на первый взгляд кажется неважным, но в свое время им заинтересовался Альберт Эйнштейн. Решение парадокса ученый представил на одной из конференций, чем вызвал ажиотаж у академической публики. Докладу немецкого физика уже почти 100 лет, а самому парадоксу — гораздо больше, но исследователи во всем мире продолжают использовать его в своих работах. Например, недавно китайские ученые применили его для изучения концентрации веществ в наножидкостях.
Вопреки предсказаниям, кислород-28 оказался крайне неустойчивым. Физики не успели даже зарегистрировать такие ядра, хотя теоретически они должны быть дважды магическими, а значит — особенно стабильными.
Тотальная память — плохо для мозга. Чтобы детально запомнить событие, стоит о нем вспоминать как можно реже. Чем больше вы знаете по теме, тем больше новой информации вы запомните. Но если информации будет слишком много, то не вся она будет зафиксирована в мозге. Naked Science разбирается, как сегодня ученые, нейробиологи и психологи объясняют способности нашего мозга запоминать и учиться.
Американский поэт и литературный критик Адам Кирш в эссе, опубликованном в The Guardian, рассуждает о том, как новые представления о возможностях животного разума меняют нас самих.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно