السرطان متنوع للغاية وتتنوع طبيعته أيضًا. يعد البحث عن أدوية وعلاجات فعالة للسرطان واحدة من أهم مهام الطب الحديث. يبحث العلماء حول العالم عن فرصة لزيادة فعالية العلاج على الأقل لمرضى السرطان.
قرر الفريق المشترك من المتخصصين من
Mail.Ru Group و
Insilico Medicine و
MIPT محاولة جذب شبكة عصبية
مدربة خصيصًا للبحث عن الأدوية المضادة للسرطان. المشكلة هي أن إنشاء دواء فعال لمكافحة السرطان هو مهمة صعبة للغاية. عادة ما تستغرق هذه العملية سنوات. ولكن إذا كنت تستخدم التكنولوجيا الحديثة ، فسيتم تقليل وقت البحث عن هذه المواد بشكل كبير ، ويتم أيضًا تقليل تكلفة العمل.
الوضع معقد بسبب حقيقة أن عدد المركبات الكيميائية المختلفة المعروفة للإنسان هو عشرات الملايين. يتم استخدام جزء صغير فقط من هذه المركبات في الأدوية. في الطب ، يستخدمون الأدوية القديمة لإنشاء أدوية جديدة وأكثر فعالية. الأدوية النوعية النوعية نادرة نسبيًا. تكمن المشكلة في أنه من بين الملايين من المركبات الكيميائية ، فقد يتبين أنها مادة فعالة كدواء فعال ضد مرض معقد ، وهو نفس السرطان.
ولكن كيف تحدد أن المادة مناسبة للاستخدام في الطب؟ سيستغرق تحليل الشخص بضع سنوات على الأقل من المركبات المعروفة بالفعل. لا شك أن تكنولوجيا الكمبيوتر يمكن أن تساعد. على وجه الخصوص ، الشبكات العصبية التعلم الذاتي.
تم إنشاء الشبكة العصبية على أساس بنية ما يسمى الترميز التلقائي العدو ، والتي بدورها هي نوع من شبكات الخصومة التوليدية. لتدريب الشبكة العصبية ، استخدم المتخصصون جزيئات ذات خصائص علاجية معروفة بالفعل ، مما يشير إلى التركيز الفعال لكل مادة. أولاً ، تم تدريب الشبكة العصبية باستخدام ثلاثة مكونات. هذا هو التشفير ، وفك الشفرة والتمييز. المكون الأول ، مع المكون الثاني ، معلومات مضغوطة ومستعادة حول الجزيء الأصلي. جعل المميز من الممكن الحصول على فكرة موجزة عن الجزيء الأكثر ملاءمة للتعافي اللاحق. بعد العمل مع عدد كبير من الجزيئات المعروفة ، بدأ العمل مع المجهول ، وتم إيقاف أول مكونين.
من أجل "تغذية" معلومات الشبكة العصبية حول مادة كيميائية ، فإن الصيغة المعتادة ليست كافية. نحتاج إلى ما يسمى بصمة الإصبع ، وهي بصمة معلومات تحتوي على جميع المعلومات حول الجزيء. والحقيقة هي أن الشبكة العصبية تحتاج إلى نفس طول الوصف لجسم ما لتدريبها ، في هذه الحالة ، جزيء مركب كيميائي. قام المتخصصون بتشكيل بصمات الأصابع بناءً على جزيئات معروفة بالفعل من المركبات الكيميائية ، كما ذكر أعلاه. تم إدخال المعلومات إلى الشبكة العصبية عدة مرات ، حتى تعلمت الشبكة نفسها كيفية توليد بصمات الجزيئات. حقق العلماء الروس إنشاء بصمات الأصابع لـ 72 مليون جزيء ، وبعد ذلك قارنوا بصمات المعلومات التي تولدها الشبكة العصبية مع القاعدة.
المصدر: corp.mail.ruفي هذا المشروع ، أصبحت المعرفة حول صفات جزيئات المواد المناسبة للطب تقريبًا مساعدة جيدة أيضًا. بناءً على هذه المعايير ، تمت مقارنة القاعدة والمطبوعات. “لقد صنعنا شبكة عصبية من النوع التوليدي ، أي أنها قادرة على إنشاء أشياء مماثلة تم تدريبها عليها. يقول أحد المؤلفين ، أندريه كازينوف ، طالب الدراسات العليا في معهد MIPT ، لقد قمنا بتدريب نموذج شبكة قادر على إنشاء بصمات جديدة بخصائص محددة.
من أجل اختبار كفاءة الشبكة العصبية ، استخدم الخبراء قاعدة بيانات براءات اختراع للمواد المعروفة بالفعل بأنها أدوية فعالة لمكافحة السرطان. في البداية ، تم تدريب الشبكة على أجزاء من أشكال الجرعات ثم تم اختبارها في الجزء الثاني. سيتم التعرف على العمل الفعال للشبكة العصبية إذا كان بإمكانها التنبؤ بالأشكال المعروفة بالفعل من المواد ، والتي ، مع ذلك ، لم تكن في مجموعة التدريب. وكانت الشبكة العصبية قادرة على التعامل مع هذه المهمة. على عشرات من المواد التي أشارت إليها ، والتي قد تكون أدوية مضادة للسرطان ، العديد منها بالفعل ولديها براءات اختراع.
"إن شبكات الخصومة التوليدية التي تستخدم التعلم المعزز هي مستقبل علم الصيدلة. في هذه المقالة ، أظهرنا أول استخدام لأجهزة التشفير التوليدي التنافسي التنافسي ، GANs ، لإنشاء هياكل جزيئية جديدة للأدوية المضادة للأورام وفقًا لمعايير معينة. تم هذا العمل في الصيف ، ومنذ ذلك الحين حققنا تقدمًا كبيرًا في هذا الاتجاه. آمل حقًا أن نتمكن قريبًا من تطوير أدوية فردية لعلاج الأمراض النادرة وحتى لعلاج المرضى الأفراد. يقول أحد مؤلفي الدراسة ، ألكسندر زافورونكوف ، إن هذا العام بالفعل سيبدأ الذكاء الاصطناعي في تغيير صناعة الأدوية.
يستمر البحث عن الأدوية التي يمكن أن يكون لها تأثير فعال على الخلايا السرطانية. والمزيد والمزيد من الشركات تفعل ذلك. على سبيل المثال ، يقوم
نظام Watson المعرفي ، الذي أنشأته IBM ،
بعمل مماثل.