Используя искусственный интеллект (ИИ) и один из самых быстрых суперкомпьютеров в мире, китайские ученые разрабатывают неизвестные ранее химические вещества, которые в будущем можно будет использовать в клинических условиях. Об этом сообщает Информационное агентство Синьхуа.
Суперкомпьютер Tianhe-2 в провинции Гуандун на юге Китая, входящий в десятку самых быстрых компьютеров мира в рейтинге TOP 500, опубликованном в этом месяце, использовался в качестве платформы для разработки лекарств. Теперь алгоритмы на основе ИИ делают машину еще умнее.
Ученые из Университета Сунь Ятсена и пекинского стартапа Galixir в области искусственного интеллекта, а также из Технологического института Джорджии и Массачусетского технологического института сообщили о практическом наборе инструментов глубокого обучения для прогнозирования путей биосинтеза натуральных продуктов (НП) или NP-подобные соединения в Tianhe-2.
Натуральные продукты являются основным источником открытия клинических лекарств. Более 60% низкомолекулярных препаратов, одобренных FDA в Соединенных Штатах, представляют собой NP или их производные.
На сегодняшний день зарегистрировано более 300 тыс NP. Но из-за сложного производственного ноу-хау только одна десятая была разработана в качестве субстрата или продукта. При этом срочно требуется компьютерный скрининг.
В исследовании, опубликованном в Nature Communications, исследователи представили инструмент под названием BioNavi-NP, позволяющий предложить пути биосинтеза NP из простых строительных блоков оптимальным образом, не требующим уже известных биохимических правил.
Во-первых, одноэтапная модель прогнозирования биоретросинтеза обучается для создания кандидатов-предшественников для целевого NP. Согласно исследованию, полностью управляемая данными модель обеспечивает точность прогнозирования в 1,7 раза выше, чем предыдущая модель, основанная на правилах.
Затем автоматическая система планирования маршрута ретро-биосинтеза эффективно отбирает вероятные пути биосинтеза.
Исследование показывает, что инструментарий может успешно идентифицировать пути биосинтеза для 90,2% из 368 испытуемых соединений.
Кроме того, исследователи объединили существующий инструмент прогнозирования ферментов, чтобы предоставить удобный для пользователя общедоступный веб-сервер, который может прогнозировать пути биосинтеза. Он также может оценить биологическую осуществимость этих путей на основе предполагаемого предпочтения видов и ферментов.
Вводя любые соответствующие молекулы NP в онлайн-инструментарий, можно получить несколько предсказанных способов их синтеза за несколько минут.
Быстрый результат стал возможен только благодаря мощным возможностям параллельных вычислений Tianhe-2 и его настраиваемым ресурсам графического процессора, которые помогают сократить время обучения и тестирования с более чем двух недель до одного дня.
Компьютерная медицина
Китайский суперкомпьютер Tianhe-2 широко используется для продвижения исследований в области здравоохранения и медицины.
Ранее в КНР сообщили о экономичном инструменте для выявления типов рака желудка с использованием Tianhe-2 и модели на основе искусственного интеллекта под названием EBVNet.
Модель генетического скрининга на Тяньхэ-2 может эффективно выявлять признаки рака носоглотки среди групп высокого риска.
Оба исследования были опубликованы в Nature Communications в мае и апреле соответственно.
В марте другое исследование, опубликованное в журнале Cell Metabolism, показало, что ученые использовали Tianhe-2, чтобы найти три химических вещества, которые могут предложить концептуально новую стратегию лечения осложнений COVID-19.
Китайские ученые также запустили на Tianhe-2 первую в мире модель, основанную на глубоком обучении, для неинвазивного скрининга и выявления заболеваний печени и желчевыводящих путей с помощью глазных изображений.
Результаты были опубликованы в журнале Lancet Digital Health в прошлом году. И эта модель уже использовалась в облачной платформе Офтальмологического центра Чжуншань при Университете Сунь Ятсена.
Кто мы такие: О нас и Контакты. Как мы пишем новости и наши принципы: Редакционный кодекс. Мы старались, если вам понравилось – задонатьте.
Если Вы заметили орфографическую ошибку, напишите нам.