Ученые ИТМО представили обновленную модель ИИ для улучшения свойств лекарств

Главной задачей исследования было сокращение числа дорогостоящих экспериментов по проверке новых фармацевтических композиций. Инструмент дает возможность частично заменить лабораторные испытания автоматизированным скринингом сокристаллов: сам подбирает компоненты, оценивает свойства новых составов, выбирает лучшие и совершенствует их формулы с помощью эволюционного алгоритма. Это позволяет превзойти даже результаты, получаемые с помощью современных открытых больших языковых моделей – такое сравнение тоже входило в программу экспериментов. Если прежде от создания молекулы до изготовления лекарства проходил почти год, то использование data-driven подхода сократило этот срок до нескольких недель.

С помощью инструмента также была улучшена таблетируемость препаратов. Решение было протестировано на компонентах для таких лекарств, как парацетамол, никорандил и ривароксабан.

"Наша совместная разработка – большое подспорье коллегам-химикам в их научной деятельности, так как позволяет сэкономить время экспертов-кристаллографов для решения действительно творческих задач. Мы будем развивать этот проект в направлении "AutoML для научных исследований". Наша цель – создать инструмент для быстрой адаптации существующих ИИ-методов и моделей для все новых и новых задач – как в химии, так и за её пределами", – отметил Николай Никитин, руководитель научной группы автоматического машинного обучения в лаборатории NSS Lab центра «Сильный ИИ в промышленности».