Ученые предложили эффективный способ прогнозирования токсичности потенциальных лекарственных препаратов — Naked Science
6 минут
Сколтех

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

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.
Сколтех
144 статей
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.
30 ноября
7 минут
Василий Парфенов

История с загадочным артефактом в американском штате Юта становится все запутаннее. Мало того, что, вопреки всем предосторожностям властей, «монолит» нашли любопытные граждане, так его еще украли. А недавно стало известно об аналогичной находке в Европе — на территории археологического памятника в Пятра-Нямце, Румыния.

30 ноября
4 минуты
Василий Парфенов

Пилотируемый глубоководный аппарат «Фэньдоучжэ» опустился на глубину 10 909 метров в Марианскую впадину. Во время этого погружения впервые осуществлялась прямая трансляция фото и видео на поверхность.

29 ноября
53 минуты
Александр Березин

Ровно 208 лет назад русские войска разгромили армию Наполеона при Березине. Часто говорят, что отступление французской Великой армии из Москвы было чередой ее неудач и русских успехов. Однако реальность оказалась заметно сложнее: де-факто русские войска понесли большие неоправданные потери, а общим итогом кампании стало бегство Наполеона из России, но не его пленение, почти неизбежное в тех условиях. Наиболее вероятной причиной всех этих проблем было особое геополитическое видение ситуации одним человеком — Михаилом Кутузовым. Рассказываем, почему он не хотел побеждать Наполеона и сколько жизней за это заплатила наша страна.

30 ноября
7 минут
Василий Парфенов

История с загадочным артефактом в американском штате Юта становится все запутаннее. Мало того, что, вопреки всем предосторожностям властей, «монолит» нашли любопытные граждане, так его еще украли. А недавно стало известно об аналогичной находке в Европе — на территории археологического памятника в Пятра-Нямце, Румыния.

26 ноября
32 минуты
Илья Ведмеденко

Недавние события в Нагорном Карабахе показали, что победить в современной войне, не имея ударных беспилотников, сложно. Россия пока отстает от стран Запада, Китая, Израиля и даже Турции, но делает все возможное, чтобы сократить этот разрыв.

25 ноября
4 минуты
Сергей Васильев

Астроном-любитель нашел в каталогах звезду солнечного типа, от которой еще в 1970-е на Землю мог прийти знаменитый «внеземной» сигнал.

14 ноября
34 минуты
Василий Парфенов

На вопрос, кто проживает на дне океана, люди отвечают по-разному. Дети и некоторые взрослые скажут: Губка Боб Квадратные Штаны. Фанаты Лавкрафта благоговейно, но с огоньком в глазах пробормочут нечто вроде «Ктулху фхтагн». А подводники и океанологи задумчиво посмотрят на вопрошающего и, если повезет, расскажут много интересного. Про квакеров, «биоуток», «блуп» и еще Посейдон его знает какие аномальные явления подводного мира.

22 ноября
25 минут
Александр Березин

Планеты вокруг нашего Солнца расположены совсем не так, как в других системах. И это имеет крайне необычные практические последствия: расчеты показывают, что вокруг нашей звезды должны вращаться две потенциально обитаемые планеты, а не одна, как сейчас. Одна из них куда-то бесследно исчезла – и это еще в лучшем случае. Рассказываем, почему так получилось и кто конкретно в этом виноват.

24 ноября
8 минут
Мария Азарова

Попадание патогена в эпителий слизистой дыхательных путей и захват вирусом бокаловидных клеток приводит к нарушению слизистого барьера. Из-за уменьшения количества муцина снижается не только обонятельная чувствительность, но и возникают неприятные ощущения в носу и рту, в том числе сухость.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Лучшие материалы
Предстоящие мероприятия
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: