• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
24.01.2019
Сколтех
299

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...

©Wikipedia / Автор: Павел Сорокин

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.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Сколковский институт науки и технологий — негосударственный технологический университет, расположенный в инновационном центре Сколково. Институт был создан в 2011 году при поддержке Массачусетского технологического института. Модель института предусматривает тесную интеграцию технологического образования, исследовательской работы и предпринимательских навыков. Институт ведёт обучение по программам магистратуры и PhD, рабочий язык — английский.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Вчера, 12:02
Елизавета Александрова

Солнечная радиация в межпланетном пространстве — одна из серьезных проблем для пилотируемой космонавтики. Полет на Марс длится долгие месяцы, а прогнозировать крупное солнечное событие пока не представляется возможным. Тем не менее ученые нашли способ оперативного оповещения экипажа о начале такого события и дать космонавтам время укрыться от пиковой дозы. Как выяснилось, в этом может помочь уже успешно работающий на Марсе прибор.

Позавчера, 13:51
Михаил Орлов

Окаменевшие остатки могут поведать не только о самих вымерших организмах, иногда они хранят следы их взаимодействий. Разумеется, речь прежде всего о поедании одних другими. Известно немало подобных ихнофоссилий, оставленных на окаменевших мягких тканях динозавров. Новая статья дополнила их уникальными следами на костях. Оказалось, в мезозое ими не брезговали многобугорчатые млекопитающие и жуки-падальщики.

14 февраля
Татьяна

Для мумификации тела умершего в Древнем Египте использовали бальзамирование с помощью масел, восков, различных природных соединений. Состав смесей давно интересует исследователей. Однако ранее они были ограничены изучением мумий, хранящихся в Европе. Сейчас ситуация изменилась. Химики впервые получили доступ к экспонатам из Египетского музея в Каире и выяснили, можно ли по их запахам судить о веществах, использованных в погребальных практиках.

12 февраля
Елизавета Александрова

Пролетевший через Солнечную систему в 2017 году астероид Оумуамуа произвел неизгладимое впечатление в том числе своей беспрецедентно вытянутой формой. Астрономы попытались рассчитать, как он мог стать таким и почему в Солнечной системе мы не наблюдаем ничего подобного.

13 февраля
Елизавета Александрова

Астрономы рассчитали, сколько небесных тел могло прилететь в Солнечную систему от соседних звезд, расположенных в четырех световых годах от нас. Выяснилось, что такие объекты не только должны навещать нас, но и, вероятно, присоединяются ко множеству наших «местных» комет и астероидов. По расчетам, вокруг Солнца может обращаться около миллиона довольно крупных объектов из системы Альфы Центавра.

Позавчера, 13:51
Михаил Орлов

Окаменевшие остатки могут поведать не только о самих вымерших организмах, иногда они хранят следы их взаимодействий. Разумеется, речь прежде всего о поедании одних другими. Известно немало подобных ихнофоссилий, оставленных на окаменевших мягких тканях динозавров. Новая статья дополнила их уникальными следами на костях. Оказалось, в мезозое ими не брезговали многобугорчатые млекопитающие и жуки-падальщики.

31 января
Березин Александр

В 2022-2025 годах страны Западной Европы попытались отказаться от природного газа из России. Автор новой работы показал, что получившиеся при этом результаты были во многом противоположны целям.

12 февраля
Елизавета Александрова

Пролетевший через Солнечную систему в 2017 году астероид Оумуамуа произвел неизгладимое впечатление в том числе своей беспрецедентно вытянутой формой. Астрономы попытались рассчитать, как он мог стать таким и почему в Солнечной системе мы не наблюдаем ничего подобного.

10 февраля
Елизавета Александрова

Астрономы обнаружили, что почти треть всех наблюдаемых галактик во Вселенной объединены в пять самых широкомасштабных структур — галактические сверхскопления. На составленной учеными трехмерной карте одно особенно выделяется своими рекордными размерами: простирается на миллиард с лишним световых лет.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно