Рекомендательные алгоритмы помогли при поиске лекарств от вирусов

Skoltech

Российские исследователи выяснили, что системы искусственного интеллекта, которые рекомендуют покупателям товары в интернет-магазинах, могут помочь найти новые соединения для лечения вирусных заболеваний. Статья об исследовании опубликована в журнале ACS Omega.

Люди, покупающее товары в интернет-магазинах, постоянно сталкиваются с рекомендательными системами, которые предлагают пользователю товар на основе того, что он уже купил. Эти алгоритмы анализируют большие объемы данных о предпочтениях покупателей, на основе чего стараются угадать предпочтения людей, рекомендуя им новый товар, музыку или фильм.

Такие алгоритмы зачастую эффективно угадывают предпочтения пользователей на основе большого количества порой разрозненных данных. Но можно ли использовать эти системы, цель которых — продать как можно больше, — в других целях? Исследователи из Сколтеха и ФНЦ исследований и разработки иммунобиологических препаратов им. М. П. Чумакова РАН задались этим вопросом в контексте анализа лекарственных средств. Они решили выяснить, может ли алгоритм предложить новые противовирусные препараты на основе уже исследованных или рекомендовать уже известное и внедренное в клиническую практику лекарство для лечения новой болезни.

Ученые использовали анализ больших данных и сравнили результаты применения различных рекомендательных систем для отбора небольших молекул, которые имеют противовирусную активность. Оказалось, что модифицированные рекомендательные алгоритмы способны отобрать наиболее перспективные кандидаты в лекарства. В ходе работы авторы использовали базу ViralCHEMBL, которая содержит информацию об активности около 250 тысяч малых молекул против 158 видов вирусов.

Ученые выяснили, что рекомендательные системы эффективно выявляют закономерности в больших химико-биологических данных. Ученые надеются, что их работа поможет ускорить поиск новых лекарственных средств, а также позволит найти уже выведенные на рынок препараты, которые могут быть активны против вирусов. В частности, авторы надеются найти молекулы для борьбы с SARS-CoV-2, который вызывает COVID-19.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.

Пресс-релизы о научных исследованиях, информацию о последних вышедших научных статьях и анонсы конференций, а также данные о выигранных грантах и премиях присылайте на адрес science@indicator.ru.