Ученые МФТИ: Нейросети дают сбой при разработке новых лекарств
Искусственный интеллект, применяемый для моделирования будущих лекарств, может давать систематические ошибки. К такому выводу пришли ученые Московского физико-технического института (МФТИ), проверив четыре популярных алгоритма. Это исследование поможет разработчикам препаратов точнее оценивать риски при использовании нейросетей и укажет пути совершенствования таких систем. Об этом CNews сообщили представители МФТИ.
Современные методы искусственного интеллекта, такие как AlphaFold 3, произвели революцию в структурной биологии, научившись предсказывать пространственное строение белков. Их развитие позволило моделировать и комплексы белков с малыми молекулами (лигандами), используемые для создания новых лекарств. Это открыло широкие перспективы для биотехнологии и фармакологии. Однако точность таких предсказаний, особенно для молекул, способных менять свой заряд в зависимости от кислотности среды, до сих пор систематически не проверялась.
«Чтобы создать новое лекарство, учёным нужно понять, как молекула будущего препарата свяжется с белком в организме. 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…
