Нейросети могут до 500 раз ускорить разработку новых лекарств

Чтобы разработать хорошее лекарство, исследователи должны понять, как именно будет происходить связывание нужных белков они могут соединяться друг с другом в миллионах комбинаций. Чтобы упростить этот процесс, исследователи MIT создали нейросеть, которая может делать это намного быстрее человека.

Их метод в 80-500 раз быстрее, чем современные программы, и часто предсказывает белковые структуры, которые ближе к реальным структурам, наблюдаемым экспериментально.

Разработанная исследователями модель, названная Equidock, ориентирована на стыковку жестких тел, которая происходит, когда два белка соединяются путем вращения или перемещения в трехмерном пространстве, но их формы не сжимаются и не изгибаются.

Одной из самых больших трудностей при построении этой модели было преодоление недостатка обучающих данных. Поскольку существует так мало экспериментальных 3D-данных по белкам, было особенно важно включить в Equidock геометрические знания, говорит один из авторов работы.

После того как модель была обучена, исследователи сравнили ее с четырьмя программными методами. Equidock способен предсказать конечный белковый комплекс всего за одну-пять секунд. Все существующие методы требуют гораздо больше времени - от 10 минут до часа и более.