ИИ предложил кандидатов в лекарства для рака печени и фиброза легких

Команда ученых из Мичиганского государственного университета (MSU) разработала ИИ-платформу GPS, которая предсказывает влияние химических соединений на экспрессию генов, опираясь исключительно на структуру молекулы. С ее помощью исследователи нашли перспективные соединения-кандидаты сразу для двух тяжелых диагнозов: гепатоцеллюлярной карциномы — третьей по смертности формы рака в мире — и идиопатического легочного фиброза (ИЛФ), хронического заболевания легких с медианой выживаемости три года после постановки диагноза. Результаты опубликованы в журнале Cell.

GPS расшифровывается как Gene expression profile Predictor on chemical Structures. Модель обучили на миллионах экспериментальных измерений — по сути, она решает задачу классификации: повысит или понизит данное соединение активность конкретного гена. "Биологические данные редко бывают чистыми, — объясняет один из авторов Цзяюй Чжоу. — Наш подход помогает модели отделять сильные сигналы от слабых и учиться на данных, не сбиваясь из-за шума". Ключевая особенность — платформа работает с формулой молекулы напрямую, без предварительных лабораторных экспериментов с конкретным соединением.

Найденные соединения проверили в реальных условиях. Для рака печени два новых вещества уменьшили размер опухоли у мышей. Для ИЛФ команда обнаружила одно перепрофилированное лекарство и два новых соединения, причем их тестировали не только на мышах, но и на образцах человеческой легочной ткани — их предоставила программа трансплантации легких Corewell Health, крупнейшая в Мичигане. "Мы знаем, что эту болезнь сложно победить — за 20 лет было столько неудач с новыми препаратами, — говорит один из старших авторов исследования Сяопэн Ли. — ИИ-компонент позволил нам подойти к проблеме иначе, более