Ученые Волгоградского государственного медицинского университета разработали нейросетевую систему новой архитектуры для поиска биологически активных веществ. Технология позволяет прогнозировать эффективность потенциальных лекарственных соединений, включая кандидатов для препаратов против тревожных расстройств и устойчивых бактерий, таких как золотистый стафилококк.
Исследователи Волгоградского государственного медицинского университета разработали нейросетевую систему с новой архитектурой, предназначенную для поиска биологически активных химических соединений.
Разработка позволяет создавать принципиально новые лекарственные препараты, действие которых основано на одновременном воздействии на несколько белков-мишеней. По словам исследователей, подобные эффекты трудно выявить с помощью большинства существующих вычислительных программ.
Система анализирует структурные формулы химических соединений и определяет, какие из них могут стать основой для создания лекарственных средств — например, препаратов против тревожных расстройств или антибактериальных средств против опасных бактерий, включая устойчивые штаммы золотистого стафилококка.
Для оценки потенциальной эффективности соединений система сначала рассчитывает силу взаимодействия каждого вещества с десятками биологических мишеней. Затем алгоритм, имитирующий работу нейронных сетей мозга, обрабатывает полученные признаки и формирует компактную метрику эффективности.
На основе этой метрики система делает вывод о вероятной эффективности вещества в качестве лекарственного средства — например, в роли анксиолитика или антибиотика.
Точность работы алгоритма уже проверена экспериментально на двух различных задачах. При поиске потенциальных анксиолитических препаратов точность составила 68,3%. При поиске соединений против опасной бактерии — золотистого стафилококка — точность превысила 90,5%.
Ученые отмечают, что различие в точности объясняется особенностями механизмов действия: тревожные расстройства связаны со сложной сетью биологических мишеней в мозге, тогда как антибактериальные эффекты чаще имеют более конкретную биохимическую природу.
Разработанная система показала способность находить закономерности в различных областях фармакологии.
Современная фармакология требует поиска молекул, способных воздействовать сразу на несколько биологических мишеней. Такие препараты могут быть более эффективными при лечении сложных заболеваний.
Использование нейросетевых методов может существенно ускорить поиск новых лекарственных соединений и повысить точность отбора перспективных молекул.
Нейросетевые технологии могут сократить время разработки новых лекарств, позволяя быстрее выявлять потенциально эффективные молекулы для различных терапевтических направлений — от лечения тревожных расстройств до борьбы с устойчивыми бактериальными инфекциями.
Разработчики рассматривают систему как универсальный поисковый инструмент для фармакологии. Платформа может применяться для поиска кандидатов для лекарств различных терапевтических направлений и потенциально ускорить создание инновационных препаратов.
Российский Красный Крест предложил новую рамку для системы здравоохранения: здоровье больше не рассматривается как услуга, а становится зоной ответственности самого человека.
Минздрав России утвердил новый стандарт лечения герминогенных опухолей. За формальным документом — пересборка клинической практики и влияние на рынок препаратов.
Клеточная терапия CAR-T, уже доказавшая эффективность при заболеваниях крови, начинает показывать первые результаты при одном из самых сложных видов рака — опухолях поджелудочной железы.
