Усовершенствованные модели искусственного интеллекта, к примеру, такие, как AlphaFold 3, уже предсказывают пространственное строение белков. Это дает возможность моделировать новые лекарства с использованием малых молекул.
Российские ученые решили проверить, насколько точны такие предсказания, особенно для молекул, способных менять свой заряд в зависимости от кислотности среды.
– Чтобы создать новое лекарство, учёным нужно понять, как молекула будущего препарата свяжется с белком в организме, – рассказал «МК» один из авторов исследования, заведующий лабораторией структурного анализа и инжиниринга мембранных систем МФТИ Иван Гущин. – Современные нейросети обещают решать эту задачу быстро – буквально за несколько часов или даже минут. Но есть одно «но»: ИИ не учитывает важную деталь – электрический заряд молекул. Дело в том, что многие вещества в живых организмах могут менять свой заряд в зависимости от среды: быть то нейтральными, то заряженными положительно или отрицательно. От этого зависит, будет ли лекарство действовать на нужную мишень. Тесты показали, что даже для простейших молекул, которые хорошо изучены, нейросети дают несогласованные результаты».
Учёные сделали такие выводы, протестировав четыре популярных модели: AlphaFold 3, Boltz-2, Chai-1 и Protenix-v1. В качестве тестовых объектов взяли простейшее соединение – метиламин – производное от аммиака, которое применяется в производстве лекарственных средств, включая антидепрессанты, анальгетики и противовоспалительные…
