ИИ против рака: российская база данных меняет правила разработки лекарств
Российские ученые создали специальную базу данных и модели машинного обучения на ее основе, которые позволят оптимизировать и ускорить разработку новых противоопухолевых препаратов.
Сотрудники Института общей и неорганической химии им. Н.С. Курнакова РАН и Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова создали уникальную базу MetalCytoToxDB, в которую внесли свыше 26,5 тысяч значений IC₅₀ – показаний противоопухолевой активности 7050 комплексов пяти переходных металлов. Противоопухолевые агенты на основе рутения, иридия, родия, рения и осмия широко применяются при лечении онкологических заболеваний. Однако до последнего времени исследователи сталкивались с серьезной проблемой: несмотря на огромное количество накопленных экспериментальных данных, никто не пытался объединить их в единую базу. Например, в одной из наиболее известных, ChEMBL, такой информации крайне мало.
С учетом того, что в последнее время для разработки новых препаратов активно используются методы машинного обучения и искусственный интеллект, это серьезно тормозило исследования. База данных MetalCytoToxDB позволяет решить эту проблему. Московские химики вручную проанализировали более 1900 рецензируемых научных статей и систематизировали опубликованные данные. В итоге модели машинного обучения, которые использовали данные MetalCytoToxDB, позволили предсказывать противоопухолевую активность новых соединений вдвое лучше, чем, если для этого использовать методы случайного подбора.
От виртуального скрининга к новым препаратам
Как говорят сами разработчики, сейчас их база данных и модель имеют ряд ограничений, в частности не могут с высокой степенью достоверность предсказывать индекс селективности – параметр, который показывает опасность вещества только для раковых, а не здоровых клеток. Эту проблему ученым предстоит решить в ближайшее время.
Тем не менее, у методики исследований с использованием базы MetalCytoToxDB большие перспективы. Теперь лаборатории вместо того, чтобы синтезировать и тестировать сотни и тысячи соединений практически вслепую, смогут осуществлять предварительный поиск наиболее перспективных веществ с помощью машинного анализа и ИИ.
Кроме того, база данных может быть интегрирована с другими российскими ИИ-платформами, которые используют профильные лаборатории и фармацевтическая промышленность. Разработка московских ученых позволит продолжить формирование российской исследовательской инфраструктуры в сфере фармакологии, специализирующейся на борьбе с онкологическими заболеваниями.
ИИ уже помогает разрабатывать лекарства
Разработка российских ученых точно следует тренду последних лет на использование методов машинного обучения и искусственного интеллекта для изобретения противоопухолевых препаратов, а также исследований, направленных на поиски новых комплексов редкоземельных металлов, применяющихся в онкофармакологии.
В частности, в 2024 году консорциум «Р-Фарм», Сбера и AIRI применил ИИ-алгоритмы при работе над одним из препаратов для борьбы с раком. Как заявили разработчики, это позволило сократить время, потраченное на предварительные исследования с трех лет до одного года.
В 2025 году эксперты Университета Иннополис и Всероссийского НИИ автоматики им. Н.Л.Духова заявили о создании первой российской ИИ-платформы полного цикла для генерации новых лекарственных соединений и оптимизации характеристик уже имеющихся препаратов.
Инфраструктурный прорыв без громких обещаний
MetalCytoToxDB – это не чудо-методика, позволяющая победить рак, а разработка, на основе которой будут создаваться новые эффективные препараты. Она объединила разрозненные данные в одну базу, которая оптимизирована для использования ИИ.
В ближайшие годы можно ожидать того, что разработчики не только доработают базу с учетом существующих недостатков, но и будут дополнять ее новыми данными. После чего MetalCytoToxDB возьмут на вооружение другие исследовательские лаборатории, разрабатывающие противоопухолевые препараты.
