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.
Ученые предложили эффективный способ прогнозирования токсичности потенциальных лекарственных препаратов
Ученые из Сколтеха (CDISE, группа Максима Федорова) и Мюнхенского центра имени Гельмгольца по исследованию окружающей среды и здоровья (HMGU, группа Игоря Тетко) создали технологию улучшенного прогноза токсичности потенциальных лекарственных препаратов на основе использования алгоритмов многозадачного машинного обучения и анализа различных видов данных по токсичности. Этот подход позволяет получить точные прогнозы нежелательных эффектов лекарственных соединений. Результаты...
Ученые из Сколтеха (CDISE, группа Максима Федорова) и Мюнхенского центра имени Гельмгольца по исследованию окружающей среды и здоровья (HMGU, группа Игоря Тетко) создали технологию улучшенного прогноза токсичности потенциальных лекарственных препаратов на основе использования алгоритмов многозадачного машинного обучения и анализа различных видов данных по токсичности.
Этот подход позволяет получить точные прогнозы нежелательных эффектов лекарственных соединений. Результаты исследования опубликованы в журнале Journal of Chemical Information and Modeling.
Новое лекарство, выводимое на рынок, должно быть не только эффективным, но и безопасным. Тестам на безопасность посвящена первая фаза клинических испытаний любого нового лекарственного препарата.
По данным организации FDA (Food and Drug Administration), осуществляющей надзор за безопасностью продуктов питания и лекарств в США, около 30% потенциальных лекарств отсеиваются именно на этой стадии, когда фармацевтические компании и ученые уже вложили в них десятки миллионов долларов и тысячи рабочих часов.
Чтобы этого избежать, необходимо разрабатывать эффективные алгоритмы, которые помогут распознать токсичные соединения на самой ранней стадии разработки нового препарата.
Универсального понятия токсичности не существует. Этот параметр может быть измерен на различных организмах (например, на мышах, крысах, обезьянах); оценка токсичности также зависит от способа введения препарата (с пищей, инъекционно, накожно).
Авторы работы создали нейронную сеть, которая прогнозирует несколько различных видов токсичности одновременно.
Для обучения модели использовались данные о токсичности более 70 тысяч органических соединений различной природы; эти данные были распределены по 29 типам, учитывающим как вид испытуемого животного, так и тип введения исследуемого вещества.
Ученые сравнили свою модель с моделями, прогнозирующими только один тип токсичности и продемонстрировали, что одновременное использование многих видов токсичности при обучении значительно улучшает итоговое качество прогнозирования.
Для наблюдаемого явления можно найти простые аналогии. Одновременное изучение смежных дисциплин, например математики и физики, поможет ученику лучше понимать каждое из них и упростит процесс обучения.
Авторы полагают, что различные виды токсичности также связаны между собой — и это помогает нейронной сети выстраивать более точные закономерности.
«Далеко не всегда многозадачное обучение дает хороший результат, однако в нашем случае оно значительно улучшает качество прогнозирования. Наша работа не только демонстрирует эффективность нового подхода, но и способствует пересмотру устаревших методов вычислительного прогнозирования токсичности», — рассказывает первый автор опубликованной работы, аспирант Сколтеха Сергей Соснин.
Авторы работы сделали созданные модели доступными онлайн. Теперь любой химик-исследователь может заранее оценить токсичность потенциальных кандидатов в лекарственные средства по отношению к нескольким видам животных.
Машинное обучение и анализ больших данных уже совершили революцию во многих областях науки и теперь очередь за токсикологией.
В будущем ученые хотят научиться делать точные прогнозы токсичности для человека, что сделает процесс разработки новых лекарств дешевле и продуктивнее.
Telegram 
Дзен 
VK После открытия объекта 3I/ATLAS предполагалось, что ядро межзвездной кометы могло иметь гигантские размеры. Но в процессе дальнейших наблюдений выяснилось, что эти оценки были явно завышены. Недавние расчеты показали, что на самом деле 3I/ATLAS по размерам соответствует среднестатистическим или даже самым компактным кометам Солнечной системы.
Вокруг звезды HD 131488, расположенной в созвездии Центавра (Centaurus) на расстоянии около 152 световых лет от Земли, впервые зафиксировали следы монооксида углерода (CO), который образуется при столкновениях и испарении комет. Находка открывает новую страницу в изучении формирования планетных систем.
Палеонтологи описали крупнейшее в мире скопление следов динозавров: более 16 000 вмятин на площади 7500 квадратных метров. Ученые считают, что эта территория была не просто местом случайных прогулок, а оживленной трассой, где динозавры организованно мигрировали вдоль берега древнего озера.
Биологи опровергли представление о примитивности органов чувств у древнейших бесчелюстных, обнаружив у миксин огромный арсенал рецепторов для поиска добычи. Исследователи доказали, что способность различать сложные запахи и аминокислоты появилась у общего предка позвоночных задолго до возникновения челюстей.
После открытия объекта 3I/ATLAS предполагалось, что ядро межзвездной кометы могло иметь гигантские размеры. Но в процессе дальнейших наблюдений выяснилось, что эти оценки были явно завышены. Недавние расчеты показали, что на самом деле 3I/ATLAS по размерам соответствует среднестатистическим или даже самым компактным кометам Солнечной системы.
В 16.18 по московскому времени 28 декабря 2025 года с единственного гражданского космодрома на территории России произошел 17-й по счету космический запуск этого года. Перед ним на космодроме побывал корреспондент нашего издания, и вскоре мы выпустим репортаж о том, чем живет самый холодный космодром в мире.
С 2010-х в «Роскосмосе» говорили: будущая РОС сможет пролетать над полюсом, что даст ей возможности для новых научных экспериментов. Но вскоре после того, как в ноябре 2025 года Россия временно лишилась возможности запускать людей в космос, эта позиция изменилась. В результате запускать космонавтов с космодромов нашей страны станет довольно сложно.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
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
Последние комментарии