Искусственный интеллект (ИИ) становится все более важным инструментом в области химии и разработки новых лекарств, в частности антибиотиков. Недавние исследования показали, что ИИ не только способен ускорить процесс поиска новых соединений, но и может объяснять свои решения, что крайне важно для ученых.
Группа исследователей из Манитобского университета и Технологического института Карлсруэ разработала технологию, основанную на концепции объяснимого искусственного интеллекта (XAI). Эта технология позволяет анализировать предсказательные модели в химии и выявлять потенциально эффективные антибиотики.
Основное преимущество XAI заключается в его способности не только предсказывать, но и объяснять, почему те или иные молекулы могут быть эффективными антибиотиками. Это помогает ученым лучше понимать механизмы действия лекарств и факторы, влияющие на их активность.
Использование XAI в разработке антибиотиков может значительно ускорить процесс создания новых препаратов. Традиционные методы поиска и разработки лекарств обычно занимают много лет и требуют огромных инвестиций. ИИ способен анализировать огромные объемы данных и генерировать потенциальные кандидаты в лекарства за считанные часы или дни.
Одним из впечатляющих достижений в этой области стало открытие системой машинного обучения 863 тысяч природных антибиотиков. Исследователи изучили структуру более 5,5 миллионов генов, кодирующих пептиды, и с помощью ИИ выявили огромное количество потенциальных антибиотиков.
Такой подход особенно важен в свете растущей проблемы устойчивости бактерий к существующим антибиотикам. ИИ может помочь в поиске новых соединений, способных бороться с устойчивыми штаммами бактерий.
Однако важно отметить, что ИИ не заменяет ученых, а является мощным инструментом в их руках. Окончательное решение о перспективности того или иного соединения по-прежнему принимают люди на основе данных, предоставленных ИИ.
В будущем ожидается, что технологии искусственного интеллекта, подобные XAI, существенно изменят подход к созданию новых антибиотиков, повышая эффективность разработки и снижая риск возникновения устойчивости патогенов к новым препаратам.