От искусственного интеллекта к новым лекарственным молекулам
Что показал стартап на Московском стартап-саммите
Российский стартап «Лиганд Про», основанный специалистами, связанными со Сколтехом, представил платформу для разработки лекарственных молекул. Презентация состоялась на Московском стартап-саммите.
Как работает платформа
Платформа объединяет искусственный интеллект и методы молекулярного моделирования. Она предназначена для поиска и оптимизации потенциальных лекарственных соединений, оценки их взаимодействия с белками-мишенями и прогнозирования различных свойств молекул.
От виртуальной молекулы до лаборатории
Система также может учитывать синтетическую доступность соединений и патентное окружение. Это позволяет исследователям отбирать наиболее перспективные варианты для последующей экспериментальной проверки.
ИИ не заменяет лабораторию
Важно понимать, что речь идёт именно об инструменте для ранних этапов разработки лекарств. Даже самая умная нейросеть не может просто нажать кнопку «сделать лекарство» и отправить молекулу в аптеку. Сгенерированные и отобранные соединения должны пройти реальные лабораторные исследования и последующие этапы разработки.
Модель «Матча» для молекулярного докинга
Ускорение поиска взаимодействий
Одной из технологий «Лиганд Про» является модель «Матча», предназначенная для молекулярного докинга. Такие системы помогают оценивать, каким образом потенциальная лекарственная молекула может взаимодействовать с белком-мишенью.
Зачем нужна высокая скорость
При разработке лекарств исследователям приходится анализировать огромное количество возможных соединений. Чем быстрее компьютер способен оценить кандидатов, тем больше вариантов можно рассмотреть до перехода к дорогостоящим лабораторным экспериментам.
Заявленные результаты
По данным Сколтеха, в одном из представленных тестов «Матча» обрабатывала комплекс «белок–лиганд» примерно за 13 секунд. Для сравнения, указанное для того же теста время работы AlphaFold 3 составляло около 6,5 минуты.
Что это меняет
Если подобная производительность сохраняется на практических задачах, подобные инструменты могут существенно ускорить компьютерный этап поиска перспективных лекарственных соединений.
Почему это важно для фармацевтики
Поиск лекарств требует огромного количества вычислений
Создание нового препарата начинается задолго до клинических испытаний. Исследователям необходимо найти молекулы, способные взаимодействовать с нужной биологической мишенью, а затем проверить их свойства, безопасность и возможность производства.
ИИ сокращает пространство поиска
Вместо того чтобы экспериментально проверять огромное количество соединений, исследователи могут использовать вычислительные модели для предварительного отбора наиболее перспективных кандидатов.
Следующий этап всё равно остаётся за учёными
Компьютерное моделирование не отменяет химические эксперименты, доклинические исследования и клинические испытания. Его задача заключается в том, чтобы сделать ранние этапы поиска более быстрыми и эффективными.
Российские разработки в области AI for Drug Discovery
«Лиганд Про» развивает направление, в котором искусственный интеллект становится инструментом для работы непосредственно с химическими структурами и биологическими мишенями. В перспективе такие технологии могут изменить сам процесс поиска новых лекарственных кандидатов.
Обсуждение (0)