Искусственный интеллект упрощает исследовательский процесс

Используя первоначальную панель из 36 небольших молекул, исследователи обучили модель машинного обучения определять определенные формы и химические особенности, которые помогают останавливать вирусы, оценивая вероятность блокирования EV71 каждым соединением. Авторы подвергли испытанию отобранный ИИ короткий список: из восьми соединений пять успешно замедлили вирус в экспериментах на клетках - примерно в десять раз больше случаев, чем обычно дают традиционные методы скрининга.

"Мы превращаем то, что раньше было месяцами проб и ошибок, в дни", - сказал Сесар де ла Фуэнте, доктор философии, президентский адъюнкт-профессор психиатрии, микробиологии, биоинженерии, химической и биомолекулярной инженерии и химии. "Этот подход особенно эффективен, когда временные, бюджетные или другие ограничения ограничивают объем данных, которые вы можете сгенерировать заранее".

Инфекция EV71 может перерасти от легкой сыпи и лихорадки до серьезных неврологических осложнений, особенно у детей в возрасте до семи лет и взрослых с ослабленным иммунитетом. В настоящее время ни один из одобренных FDA противовирусных препаратов не нацелен на этот вирус.

Все пять подтвержденных результатов были протестированы с помощью компьютерного моделирования, которое показало, что они прилипают к определенным участкам вируса, результаты, которые могли бы помочь будущим исследователям остановить изменение формы вируса и проникновение в клетки.

"Мы рассматриваем это как образец для быстрого открытия противовирусных препаратов", - добавила постдокторский исследователь Анджела Сезаро, доктор философии, соавтор исследования. "Независимо от того, является ли следующей угрозой другой энтеровирус, новый респираторный патоген или вновь появляющийся вирус, такой как полиомиелит, наш метод, основанный на искусственном интеллекте, показывает, что даже при ограниченных данных машинное обучение может ускорить разработку эффективных решений и обеспечить быстрое реагирование на будущие вспышки".

Работа включала сотрудничество с Procter & Gamble и Корнельским университетом. Исследование, о котором сообщается в этой публикации, было поддержано премией Лангера (Фонд Айше), NIH R35GM138201, DTRA HDTRA1-21-1-0014 , и NIAID NIH R01AI149487.

Сезар де ла Фуэнте-Нуньес является соучредителем и научным консультантом Peptaris, Inc., предоставляет консультационные услуги Invaio Sciences и является членом научно-консультативных советов Nowture S.L., Peptidus, европейского биотехнологического венчурного застройщика, Консорциума по поиску пептидных препаратов (PDHC), ePhective Therapeutics, Inc. и Phare Bio. Лаборатория де ла Фуэнте получила финансирование исследований или пожертвования натурой от United Therapeutics, ПАО "Страта Мануфактуринг" и Procter & Gamble; однако в этой работе использовалась только поддержка Procter & Gamble. Заявка на раскрытие изобретения, связанного с этой работой, была подана.