Искусственный интеллект научили точно предсказывать реакцию человека на новое лекарство

Ученые Центра последипломного образования Нью-Йоркского городского университета представили алгоритм под названием CODE-AE. Он может проверять новые лекарственные соединения и точно прогнозировать их эффективность для людей. В ходе испытаний теоретически удалось найти персонализированные лекарства для более 9000 конкретных пациентов.

В перспективе это может существенно повысить точность, уменьшить время и цену разработки лекарств. Интересно Прощай домашка: ученик применил искусственный интеллект для выполнения домашней работы В работе анализировались данные о клетках пациентов. Массив настоящих характеристик их состояния загружали в систему, которая потом анализировала, как они работают.

Затем туда "добавляли" лекарства и наблюдали, как исходные виртуальные клетки реагируют на тот или иной состав. Используя CODE-AE, мы проверили 59 лекарств для 9808 пациентов с раком. Наши результаты соответствуют существующим клиническим наблюдениям, – пишут ученые в отчете.

Точное и надежное прогнозирование реакции пациента на новое химическое соединение имеет решающее значение для открытия нового лекарства и выбора уже имеющегося препарата для конкретного пациента. Однако раннее тестирование непосредственно на людях неэтично и невозможно с точки зрения закона. Это является основным фактором высокой себестоимости исследований и их продолжительности.

Наша новая модель машинного обучения может справиться с проблемой. CODE-AE использует дизайн, вдохновленный биологией, и преимущества последних достижений в области машинного обучения, – рассказал профессор компьютерных наук, биологии и биохимии Лей Се. Следующей задачей исследовательской группы является разработка способа надежно предполагать влияние концентрации нового лекарства и их