Исследователи из Университетского колледжа Кембриджа разработали платформу, которая объединяет автоматизированные эксперименты с ИИ, чтобы определить, как будут взаимодействовать различные химические вещества. Это необходимо для быстрой разработки новых лекарств.
Открытие и производство новых лекарств часто требуют точного предсказания молекулярных реакций. Традиционно, это был сложный процесс проб и ошибок, который часто приводил к неудачным реакциям. Обычно химики используют упрощенные модели поведения электронов и атомов для предсказания реакций, но этот подход требует сложен для вычисления и подвержен неточностям.
Ученые создали систему, которая обучена с использованием набора данных, включающего 39 тыс. фармацевтически значимых реакций. ИИ при решении конкретной задачи определяет корреляции между реагентами и общей эффективностью реакций на основе известных сведений, а также показывает, каких данных не хватает для оценки. Нужная информация дополняется с помощью быстрых автоматизированных экспериментов.
Наш подход раскрывает скрытые взаимосвязи между компонентами реакции и результатам. Набор данных, на котором мы обучали модель, огромен — он поможет перевести процесс химических открытий от метода проб и ошибок к эпохе больших данных.
Альфа Ли, руководитель исследования
Также исследователи разработали метод машинного обучения, позволяющую химикам осуществлять точные изменения в заранее определенных участках молекул, обеспечивая быстрый процесс разработки лекарств. Этот подход позволяет точно настраивать сложные молекулы, чтобы получить нужные свойства. В традиционных лабораторных условиях создание молекулы обычно включает в себя многоэтапный процесс, аналогичный строительству дома.
Читать далее:
Найдена неожиданная и еще необъяснимая особенность за пределами Млечного Пути
На CES 2024 показали гаджет «из будущего»: он все делает сам
Найдена галактика, которая просто не может существовать
На обложке: Изображение от pikisuperstar на Freepik