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 У любителей кофе выявили расхождение в уровнях тестостерона: одна форма этого гормона повышалась вместе с количеством выпитого, а другая, напротив, снижалась. Результат оказался особенно интересным на фоне изменений других показателей, связанных с обменом веществ и здоровьем сердца.
В черепах участников битв эпохи Средневековья часто находят отверстия квадратной формы, о происхождении которых спорят специалисты. Авторы нового исследования пришли к выводу, что такое повреждение — следствие смертельного удара по голове палицей.
Защитный жилет, протестированный в ходе миссии «Артемида I», реально защитил от космической радиации
Специальный пластиковый жилет смог существенно снизить дозу радиации, полученную манекеном во время тестового полета корабля Orion к Луне. По уровню защиты жилет не уступил специальному противорадиационному убежищу внутри корабля. В будущем такая экипировка позволит защищать астронавтов от солнечных вспышек во время полетов на Луну и Марс, минимально сковывая их работу.
Британские экологи выяснили, что большинство людей не догадываются о вреде солнцезащитных кремов для Мирового океана. Обзор научной литературы и локальный уличный опрос наглядно продемонстрировали разрыв между реальными экологическими угрозами и повседневными привычками покупателей.
В черепах участников битв эпохи Средневековья часто находят отверстия квадратной формы, о происхождении которых спорят специалисты. Авторы нового исследования пришли к выводу, что такое повреждение — следствие смертельного удара по голове палицей.
Десятимесячный эксперимент в Антарктиде помог выяснить, что частые взаимодействия в замкнутом пространстве не сближают команду, а провоцируют рост недоверия, конфликты и падение продуктивности. Ученые уверены, что отсутствие личного пространства и постоянный контакт с одними и теми же людьми могут стать главными психологическими угрозами для экипажей будущих марсианских миссий.
Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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