Сейчас самым перспективными материалами для биосовместимой электроники считаются π-конъюгированные олигопептиды — семейство самоорганизующихся пептидов, которое состоит из нескольких тысяч видов веществ.
Для определения правильных молекулярных последовательностей при создании оптимальных самоорганизующихся наноструктур ученым приходится рассматривать каждую из них в отдельности — при этом изучение одной позиции в лаборатории длится по меньшей мере месяц.
Для того, чтобы ускорить поиск кандидатов на роль оптимальных самоорганизующихся наноструктур в этом семействе пептидов, исследователи создали алгоритм с машинным обучением, созданный по принципу бейсовской организации.
ИИ проанализировал 8000 потенциальных пептидов и выбрал 186 наиболее подходящих π-конъюгированных олигопептидов. Затем исследователи проверили результаты работы алгоритма с помощью молекулярного моделирования и сократили список до нескольких десятков кандидатов.
Теперь ученые анализируют выбранные π-конъюгированные олигопептиды с помощью ИИ, а затем планируют вновь проверить результаты его работы. В будущем выбранные соединения могут быть использованы для создания биосовместимой электроники — например, имплантов или кардиостимуляторов, — которые не провоцируют агрессивную реакцию со стороны иммунной системы.
Ранее в MIT создали живые лекарственные фабрики, производящие инсулин для организма. В своей работе ученые создали новый тип имплантируемых клеток, которые могут преодолевать отторжение иммунной системой хозяина, чтобы продолжать производить гормон прямо внутри организма.