28.07.2021

Искусственный интеллект создал новое лекарство

Использования ИИ при разработке лекарств — крайне перспективная технология

Искусственный интеллект преуспел уже во многих сферах нашей жизни. И в основном ИИ находит свое применение в области сложных вычислений, построении математических моделей и так далее. Однако и в медицинской сфере искусственный разум может быть не менее полезен (следите ли вы за успехами ИИ? Мы регулярно рассказываем о них в нашем Телеграм-канале).

К примеру, недавно гонконгская компания Insilico Medicine опубликовала результаты исследования, показывающего, что ее система на основе ИИ и глубокого обучения может создавать новые лекарства против определенных патологий всего за 3 недели. А это в несколько десятков раз быстрее, чем традиционные методы.

Как искусственный интеллект создает лекарства

ИИ от фирмы Insilico Medicine носит название GENTRL. Причем что примечательно, у руля компании стоит наш соотечественник Алекс Жаворонков. Господин Жаворонков еще в середине 2000-х годов получил степень магистра в Университете Джона Хопкинса, а затем и докторскую степень в Московском Государственном Университете, где его исследования были сосредоточены на использовании машинного обучения для изучения физики молекулярных взаимодействий в биологических системах. В 2006 году он успел поработать на компанию ATI, пока та не была приобретена производителем чипов AMD. В 2014 году Алекс основал уже упомянутую Insilico Medicine, имея за плечами опыт работы в индустрии высоких технологий и заинтересовавшись вопросами фармации.

Если вернуться к ИИ, то сами разработчики называют основную технологию работы искусственного интеллекта «генеративным тензорным обучением». Она позволяет ИИ, если не вдаваться в подробности, более эффективно и быстро обучаться требуемым навыкам.

Мы подумали: можем ли мы заставить машины придумывать с нуля новые молекулы с определенными свойствами вместо того, чтобы заставлять их перебирать десятки доступных вариантов, — говорит Алекс Жаворонков.

Insilico использовали GENTRL для того, чтобы создать несколько (а если быть точным, то 6) вариантов лекарств для лечения мышечного фиброза. Созданные лекарственные средства ингибируют рецептор DDR1, который участвует в развитии болезни. Для этого ИИ потребовался 21 день, после чего ученые выбрали наиболее подходящие варианты препаратов и протестировали их на лабораторных животных. На это ушло еще 25 дней. Таким образом на выбор потенциального лекарства потребовалось всего 46 дней. Для сравнения, традиционный процесс разработки кандидатов на звание лекарства занимает около 8 лет и обходится компаниям в несколько миллионов долларов США. В то время как на создание ИИ ушло всего 150 тысяч долларов.

Слева — нормальная мышечная ткань. Справа — ткань с развитием фиброза

При этом Insilico подчеркивают, что они еще не доказали, что новый препарат эффективнее существующих лекарств. Однако время и затраты, которые ушли у ученых на создание потенциальных лекарств, куда меньше, чем у традиционных методов фармации. Их работа должна была продемонстрировать огромный потенциал систем на основе искусственного интеллекта в сфере разработки новых лекарственных средств. Сейчас же ученые нацелены на совершенствование технологии и, естественно, на проверку эффективности новых препаратов, разработанных ИИ.

Медицинский кубик Рубика сможет расказать о ваших болезнях

Кубик Рубика. Пожалуй, это одна из самых известных головоломок на сегодняшний день. В собирании кубика Рубика постоянно ставят все новые рекорды (если у вас есть свой рекорд, поделитесь им в нашем чате в Телеграм). Причем делают это не только люди, но и искусственный интеллект. Однако можно применить известную игрушку-головоломку и для других целей. Например, группа ученых из США и Китая создала кубик, который (только не удивляйтесь) вполне может помочь врачам диагностировать различные заболевания.

Как кубик Рубика поможет в диагностике заболеваний?

Строго говоря, обычный кубик тут никак не поможет. В его составе должны присутствовать определенные элементы. Как передает редакция издания Еngadget, группа экспертов во главе с профессором химии Техасского университета в Остине Джонатаном Сесслером в своей работе использовала молекулы самовосстанавливающегося гидрогеля, соединенного с рядом химических веществ.

Эти химические вещества, по факту, являются реагентами для определения различных отклонений в составе биологических жидкостей. Например, давно имеются тестовые полоски для выявления уровня сахара в крови, определения наличия различных веществ в моче и другие. Здесть мы имеем нечто подобное, только выполненное в форме кубика Рубика. Но почему ученые выбрали именно эту форму?

Из самовосстанавливающегося гирогеля на основе реагентов эксперты собрали куб с соотношением сторон 3 х 3 х 3. При этом на каждой грани и каждой стороне может быть нанесен «свой» реагент. Более того, на каждую грань можно поместить несколько реагентов. Где-то размещаются вещества для определения аммиака, где-то сахара и так далее. В общем такой подход позволяет сформировать огромное количество комбинаций на очень ограниченной плоскости.

Как ученые хотят использовать кубик Рубика?

В конечном счете, химики хотят иметь возможность создавать конгломераты из умных материалов, которые смогут отображать медицинскую информацию при размещении на коже человека или при помещении материалов в биологические жидкости (например, в кровь). Материал может быть также использован в носимых датчиках, которые меняют цвет, например, когда он обнаруживает аномально высокий или низкий уровень сахара в крови у больных сахарным диабетом. Другое применение кубикам Рубика нового типа приводит Джонатано Сесслер:

Вспомните, как выглядят QR-коды. Это черно-белые узоры пикселей, расположенные в двухмерной плоскости. Их используют для хранения информации. Мы изучаем возможность кодирования информации в цветовых узорах, ориентированных трех измерениях, что теоретически приводит к гораздо более высокой плотности информации.

Более подробно на процесс сборки каждой части кубика, а также формировании целого диагностического куба вы можете на видео, доступном ниже. Стоит заметить, что на данный момент через 24 часа после сборки части кубика «склеиваются», что делает невозможным его повторное использование. Но в будущем ученые планируют доработать технологию, чтобы кубик стал многоразовым и распознавал как можно больше заболеваний.

Сможет ли ИИ собрать кубик Рубика быстрее человека?

Кубик Рубика является в какой-то степени уникальной головоломкой. С одной стороны, понять принцип того, как собирать и разбирать кубик довольно просто. С другой же, совершенствовать свое мастерство в собирании этой головоломки можно бесконечно. Люди во всем мире собирают кубик Рубика на время и регулярно ставят новые и новые рекорды по скорости сборки. Но сможет ли искусственный интеллект превзойти человека и собрать кубик быстрее?

Не будем держать интригу и сразу скажем: да, может. Конечно, все вычисления по решению происходят в виртуальной среде. Однако в данном случае интересно не столько то, насколько быстро ИИ собирает головоломку, сколько то, как устроен искусственный разум, разработанный для этих целей.

Как работает ИИ для решения головоломки

Новый искусственный интеллект получил название DeepCubeA и он разработан учеными из Калифорнийского университета. Создатели алгоритма отмечают, что его работа принципиально отличается от всего того, что было создано ранее.

«Мы посчитали, что способ мышления ИИ должен полностью отличаться от человеческого», — сказал профессор Пьер Балди из Калифорнийского университета. «DeepCubeA комбинирует технологии глубокого машинного обучения с «архивом известных решений». То есть он может найти наиболее эффективный алгоритм сборки кубика Рубика, при этом используя меньшую вычислительную мощность.»

Под «архивом известных решений» разработчики подразумевают следующее: программа сначала изучает уже решенную задачу, после чего «отматывает» головоломку до изначального состояния. В «традиционных» системах, которые решают головоломку от начала к концу, перебирая сотни всевозможных вариантов для поиска решения, решающую роль играет то, насколько быстро ИИ может производить подбор. Примерно также мыслит и человек, когда начинает собирать кубик.

DeepCubeA же при этом вырабатывает тактику и стратегию по решению задачи наиболее оптимальным способом. Так, если человек тратит на решение кубика Рубика в среднем 60-80 ходов, то DeepCubeA делает это за 30. Причем требуется ему на это всего 1 секунда.

Кто быстрее всех собирает кубик Рубика?

Несмотря на то, что DeepCubeA собрал кубик Рубика всего за 1 секунду, основной рекорд принадлежит другому ИИ. В 2018 году инженеры Массачусетского Технологического Института разработали min2phase, который на решение задачи тратит всего 0,38 секунды. Но благодаря традиционному подходу найти применение min2phase так и не удалось. DeepCubeA в этом плане куда перспективнее

«Решение кубика Рубика включает в себя не только работу по математическому вычислению, но подключение абстрактного мышления. ИИ, способный решать эту головоломку, становится ближе к тому, чтобы научиться мыслить, рассуждать и принимать решения, выходя за рамки, ограниченные программными задачами».

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *