https://am.sputniknews.ru/20230908/rossiyskiy-uchenyy-predstavil-v-erevane-it-sistemu-uproschayuschuyu-poisk-novykh-lekarstv-65511430.html
Российский ученый представил в Ереване ИТ-систему, упрощающую поиск новых лекарств
Российский ученый представил в Ереване ИТ-систему, упрощающую поиск новых лекарств
Sputnik Армения
Нейросеть, разработанная в Институте искусственного интеллекта в Москве, позволяет заменить сложные и длительные квантово-механические расчеты оценками при... 08.09.2023, Sputnik Армения
2023-09-08T18:42+0400
2023-09-08T18:42+0400
2023-09-08T18:59+0400
армения
новости армения
ученый
конференция
искусственный интеллект
https://cdn.am.sputniknews.ru/img/07e7/09/08/65482776_0:0:1601:901_1920x0_80_0_0_7011f7a16e20cfc68374bf19f68b9c48.jpg
ЕРЕВАН, 8 сен – Sputnik. Программное обеспечение на основе нейросети, созданное российскими учеными, позволяет упростить поиск новых лекарств. Новинка была представлена на конференции по вопросам искусственного интеллекта Datafest, проходящей в Ереване.Прежде чем вещество-кандидат начнет испытываться в лаборатории, его свойства нужно рассчитать теоретически. Это требует сложных расчетов, основанных на квантовой механике. Например, чтобы рассчитать растворимость вещества (ведь лекарство должно уметь растворяться), нужно рассчитать плотность, с которой в атомах вещества расположены электроны. Это требует огромного числа расчетов и компьютерных симуляций (а ведь нужно проделать все это и для многих других свойств вещества).Чтобы упростить работу, можно использовать нейросеть, отмечает в беседе со Sputnik Армения Артур Кадурин, сотрудник Научно-исследовательского института искусственного интеллекта (Москва).Если говорить не научным языком и для неспециализированной аудитории, то нейронная сеть самообучается на примерах по расчету веществ. Чем больше таких примеров загрузить в систему, тем лучше она будет отыскивать вещества с желаемыми параметрами, на основе приближения.Пока что программный комплекс, созданный Кадуриным и его коллегами, не испытывается для очень сложных органических молекул (например, белков). Испытываются молекулы химических веществ, размером до 50 атомов (это, конечно, намного меньше, чем у сложных биологических молекул, но в два раза больше, чем, например, у аспирина).Сервис не закрыт и для зарубежных компаний, в том числе западных - вопрос в том, насколько они готовы им пользоваться, добавил он.Вдобавок к испытаниям на живых организмах (in vivo) и на лабораторном оборудовании (in vitro), фарминдустрия все активнее добавляет компонент in silico (в кремниевых чипах, то есть в компьютере). Для этого все активнее применяется машинное обучение: 5 лет назад его в индустрии практически не было, сейчас его используют все мало-мальски развитые компании, отметил Кадурин.Авторы разработки уже ведут переговоры с рядом российских компаний, а также поддерживают контакты с исследователями в Армении, где исследования in silico активно развиваются
Sputnik Армения
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rosiya Segodnya“
2023
Sputnik Армения
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rosiya Segodnya“
Новости
ru_AM
Sputnik Армения
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rosiya Segodnya“
Sputnik Армения
media@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rosiya Segodnya“
армения, новости армения, ученый, конференция, искусственный интеллект
армения, новости армения, ученый, конференция, искусственный интеллект
Российский ученый представил в Ереване ИТ-систему, упрощающую поиск новых лекарств
18:42 08.09.2023 (обновлено: 18:59 08.09.2023) Нейросеть, разработанная в Институте искусственного интеллекта в Москве, позволяет заменить сложные и длительные квантово-механические расчеты оценками при помощи машинного обучения.
ЕРЕВАН, 8 сен – Sputnik. Программное обеспечение на основе нейросети, созданное российскими учеными, позволяет упростить поиск новых лекарств. Новинка была представлена на конференции по вопросам искусственного интеллекта Datafest, проходящей в Ереване.
Прежде чем вещество-кандидат начнет испытываться в лаборатории, его свойства нужно рассчитать теоретически. Это требует сложных расчетов, основанных на квантовой механике. Например, чтобы рассчитать растворимость вещества (ведь лекарство должно уметь растворяться), нужно рассчитать плотность, с которой в атомах вещества расположены электроны. Это требует огромного числа расчетов и компьютерных симуляций (а ведь нужно проделать все это и для многих других свойств вещества).
Чтобы упростить работу, можно использовать нейросеть, отмечает в беседе со
Sputnik Армения Артур Кадурин, сотрудник Научно-исследовательского института искусственного интеллекта (Москва).
Если говорить не научным языком и для неспециализированной аудитории, то нейронная сеть самообучается на примерах по расчету веществ. Чем больше таких примеров загрузить в систему, тем лучше она будет отыскивать вещества с желаемыми параметрами, на основе приближения.
Пока что программный комплекс, созданный Кадуриным и его коллегами, не испытывается для очень сложных органических молекул (например, белков). Испытываются молекулы химических веществ, размером до 50 атомов (это, конечно, намного меньше, чем у сложных биологических молекул, но в два раза больше, чем, например, у аспирина).
"Наш инструмент мы готовим в виде онлайн-сервиса для научных центров, для которых он будет бесплатным, а также для фармацевтических компаний", - отметил ученый.
Сервис не закрыт и для зарубежных компаний, в том числе западных - вопрос в том, насколько они готовы им пользоваться, добавил он.
Вдобавок к испытаниям на живых организмах (in vivo) и на лабораторном оборудовании (in vitro), фарминдустрия все активнее добавляет компонент in silico (в кремниевых чипах, то есть в компьютере). Для этого все активнее применяется машинное обучение: 5 лет назад его в индустрии практически не было, сейчас его используют все мало-мальски развитые компании, отметил Кадурин.
Авторы разработки уже ведут переговоры с рядом российских компаний, а также поддерживают контакты с исследователями в Армении, где исследования in silico активно развиваются
