Машинное обучение может сыграть большую роль в разработке новых лекарств

7 октября, 2022  18:46

Благодаря машинному обучению можно не только в 2-3 раза сократить длительность лабораторных испытаний при создании новых лекарств, но и выявить новые химические соединения, которые могут лечь в основу новых препаратов. Об этом в беседе с NEWS.am Tech в рамках Глобального инновационного форума 2022 ррассказал соучредитель компании «Denovo Sciences» Оваким Закарян. 

Машинное обучение и разработка лекарств

Процесс создания новых лекарств очень длительный и дорогостоящий. Как рассказал специалист, чтобы вывести какое-либо лекарство-кандидат на рынок, обычно требуется около 10 лет. При этом, лишь около 10% таких кандидатов в итоге попадают в аптеки, все остальные же оказываются непригодны.

«На этом 10-летнем пути есть этапы, которые можно ускорить с помощью машинного обучения. В частности, на начальном этапе, когда имеется лишь мишень заболевания и необходимо найти химические соединения, способные взаимодействовать с этой мишенью и оказывать определенный терапевтический эффект, такие новые соединения можно выявлять или проектировать с нуля, используя возможности машинного обучения».

Как отметил Закарян, в основе машинного обучения слово «обучение»: алгоритм учится выполнять определенное действие, после чего выполняет его с определенным успехом. В данном случае, алгоритмы учатся находить новые химические соединения на основе данных из уже существующих баз. Это, конечно, значительно ограничивает возможности алгоритма, ведь существующие базы довольно скромные. И именно по этой причине выводы алгоритма могут оказываться неверными.

«Мы в своей деятельности пытаемся использовать новый вид машинного обучения – обучение с подкреплением (reinforcement learning), которое учится выполнять определенные действия не на базах данных, а на симуляциях», – заявил Закарян.

Машинное обучение может помочь в поиске химических соединений, которые лягут в основу лекарств. Также оно может ускорить некоторые процессы в разработке лекарств и повысить эффективность. По словам специалиста, трудно сказать, насколько машинное обучение сократит время исследования, поскольку оно от проекта к проекту отличается. Обычно процесс поиска новых лекарств-кандидатов может занять не менее 2-3 лет, во время которых проводятся лабораторные испытания, требующие огромных ресурсов. Машинное обучение может ускорить этот процесс как минимум в 2 раза.

О проектах Denovo Sciences

Как отметил Оваким Закарян, сейчас у Denovo Sciences есть несколько проектов, и все они так или иначе связаны с созданием новых противовирусных препаратов, например, против вируса гепатита В, коронавируса и вызванных им воспалительных процессов.

«Наш основной успех в том, что мы в реальной жизни показали, что разработанные нами химические соединения обладают той активностью, на которую они изначально были рассчитаны. Надеюсь, что через год у нас будут ощутимые результаты.

Наша цель – создать такие кандидаты лекарств, чтобы крупные фармацевтические компании хотели продолжить их изучение и тестирование, ведь у нас некрупная компания, и мы не в состоянии выполнять всю цепочку самостоятельно. Мы сейчас сотрудничаем с несколькими крупными университетами США и Франции, пытаемся также взаимодействовать с представителями промышленных компаний».


 
  • Самые читаемые

месяц

неделя

день

 
 
 
 
  • Архив