Современные ИИ-модели бесполезны при работе с ранее неизвестными лекарственными молекулами

Исследование учёных из Базельского университета показало, что современные модели искусственного интеллекта (ИИ), несмотря на успехи в предсказании взаимодействий молекул, не способны корректно работать с ранее неизвестными лекарственными молекулами.

Коротко

• Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.
• Модели ИИ распознают закономерности, но не понимают физику или химию молекулярных связей.
• При тестировании на модифицированных белках модели ошибочно выдавали результаты, нарушающие базовые законы физики и химии.
• Модели были обучены на примерно 100 000 белках, но этого оказалось недостаточно для надёжной генерализации.
• Авторы рекомендуют проверять все предсказания ИИ с помощью лабораторных экспериментов и расчётных моделей.

Что произошло

Учёные из Базельского университета специально изменили последовательности аминокислот в сотне белков таким образом, чтобы их взаимодействие с активными препаратами стало невозможным. Тем не менее современные ИИ-модели, включая системы, подобные AlphaFold и RoseTTAFold, всё равно выдали прогнозы, которые не учитывали базовые физико-химические ограничения. Это говорит о том, что такие модели в значительной степени полагаются на шаблоны и выборки обучения и не понимают природу молекул.

Почему это важно

В фармацевтической разработке часто требуется поиск новых лекарственных молекул, не похожих на ранее изученные. Если ИИ-модели не способны корректно оценивать такие новые структуры, это может привести к ложному оптимизатору, трате времени и ресурсов, а также к рискам при клинической разработке.

Что меняется на практике

• Компании, использующие ИИ для разработки новых лекарств, должны включать обязательную проверку ИИ-предсказаний лабораторными и вычислительными методами.
• Отдельные этапы разработки, где требуется работа с ранее неизвестными структурами, нельзя полностью передавать современным ИИ-системам без контроля.
• Образовательные и исследовательские организации должны понимать, что ИИ-инструменты — не универсальное решение и требуют интеграции с физико-химическими моделями.
• Инвесторы должны учитывать, что ожидание быстрого «ИИ-прорыва» в генерации абсолютно новых лекарств пока не имеет полной технологической базы.

Что дальше

FAQ

Почему современные ИИ-модели не работают с новыми молекулами?
Потому что они построены на шаблонах и данных обучения, а не на базовых принципах химии и физики.

Что такое «раннее неизвестные молекулы»?
Это молекулы, структура и взаимодействия которых не были представлены в обучающей выборке моделей.

Может ли ИИ вообще помочь в разработке новых лекарств?
Да — но его нужно использовать как часть комплексного процесса с лабораторной проверкой и физико-химическим моделированием.

Когда ситуация может измениться?
Когда в архитектурe ИИ-моделей будут встроены физико-химические принципы и пройдёт их проверка на практике.