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.
Скорее всего, это первое полноценное использование принципиально нового истребителя по его прямому назначению.
Чтобы объяснить жителю древней Виндоланды Секундину, какой он нехороший человек, кто-то не пожалел времени на резьбу по камню.
Овес посевной (Avena sativa) входит в число наиболее важных зерновых культур и возделывается человеком уже более трех тысяч лет. Теперь в истории овса настала новая веха: ученые завершили работу над полной последовательностью генома этого растения и разобрались с его непростым эволюционным прошлым.
Скорее всего, это первое полноценное использование принципиально нового истребителя по его прямому назначению.
Группа ученых из России и Германии математически описала ситуацию, когда происходит самоостановка света — явление, при котором скорость световых импульсов падает в миллионы раз, вплоть до нуля. Оказалось, что в определенных условиях излучение в резонансно поглощающей среде создает для себя «потенциальную яму», из которой затем не может выйти. Это происходит за счет обволакивания материей безмассовых фотонов, и в результате они могут остановиться.
Хотя исследователи полагают, что им был Homo sapiens, новые данные вполне совместимы и с другими видами людей.
Скорее всего, это первое полноценное использование принципиально нового истребителя по его прямому назначению.
Авторы нового исследования составили таблицу ожидаемой продолжительностью жизни для собак 18 чистокровных пород и метисов. Кроме того, они узнали, кто живет дольше — суки или кобели, кастрированные или нет.
Приходилось ли вам готовиться к тяжелым экзаменам в школе? А в институте? Или корпеть над срочным рабочим отчетом, который нужно сдать уже «вчера»? Конечно же, приходилось. В такие моменты хочется немного «завести» мозги, заставить их работать на всю катушку. И сосед или знакомый говорят вам: «А про ноотропы приходилось слышать? А вот фенотропил принимали? Это может помочь». Naked Science решил разобраться, что это такое, как оно помогает и помогает ли вообще.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии