Нейронная сетка навучылася шукаць лекі ад раку без дапамогі чалавека


Фота EAST NEWS

Пакуль гіпотэзу праверылі на ўжо адкрытых леках, але дзясяткі дакладных «трапленняў» паказваюць на тое, што нейрасецівы могуць зрабіць пераварот у фармакалогіі.  Матэрыял апублікаваны ў Оncotarget.

Даследчыкі з некалькіх кампаній і інстытутаў упершыню ўжылі нейронную сетку для стварэння новых лекавых прэпаратаў. Спачатку яе «навучалі» адрозніваць малекулы з вядомай супрацьракавай актыўнасцю. Затым яна ўлоўлівала заканамернасці ў структуры гэтых малекул, не відавочныя чалавеку, і шукала пэўныя асаблівасці ў пабудаванні іншых малекулаў, актыўнасць якіх у адносінах да ракавых клетак яшчэ не вядомая. Такім чынам, нейрасеціва самастойна шукала «кандыдатаў» у новыя лекі. Такі падыход, адзначаюць даследчыкі, здольны ў разы скарачаць час і кошт іх пошуку. Навукоўцы мяркуюць, што іх тварэнне зможа шукаць новыя прэпараты супраць самых розных хваробаў, ад пухлін да сардэчна-сасудзiстых захворванняў.

Задача эксперымента была ў тым, каб прадказаць такія дзейсныя лекавыя формы, якіх не было ў навучальнай выбарцы. У выніку сеткі атрымалася прадказаць 69 прэпаратаў розных хімічных класаў, сярод якіх шэраг ужо выкарыстоўваецца ў барацьбе з лейкемяй і ракам грудзей.

За аснову архітэктуры нейронавай сеткі ўзялі спаборнасці так званых аўтакадыроўшчыкаў – пашырэння генератыўных спаборнасцей сетак. Сетку складалі з трох структурных элементаў: кадавальніка, дэкодэра і дыскрымінатара. Кожны элемент выконваў сваю спецыфічную ролю ў «супрацы» з двума іншымі. Кадавальнік сумесна з дэкодарам навучаўся сціскаць і затым аднаўляць інфармацыю пра зыходную малекулу. Дыскрымінатар дапамагаў зрабіць сціснутае ўяўленне малекулы больш прыдатным для наступнага ўзнаўлення.

Нейронная сетка. Фота МФТИ

Усе малекулы прадстаўленыя ў выглядзе «смайлзаў» (SMILES) – літарных анатацый хімічнага рэчыва, якія дазваляюць аднавіць яго структуру. Праўда, SMILES не вельмі падыходзіць для прадстаўлення малекул нейрасеціва, так як кожная анатацыя мае адвольную даўжыню ад адной да двухсот літар. А для навучання нейроннае сеткі патрабуецца аднолькавая даўжыня апісання (вектара). Вырашае гэтую задачу так званы фінгерпрынт (у перакладзе з ангельскай мовы – «адбітак пальца») малекулы. «Адбітак» змяшчае ў сабе ўсю інфармацыю пра малекулу.

Існуе мноства спосабаў пабудовы адбітка. Даследчыкі выкарысталі самы просты – бінарны, з 166 лічбаў. Яны канвертавалі SMILES у «адбіткі» і на іх навучалі сетку. На ўваход нейронавай сеткі падаваліся «адбіткі» вядомых лекавых малекул. Сетка мусіла размеркаваць вагі параметраў унутраных нейронаў (вузлоў нейрасеціва) так, каб пры зададзеным уваходзе атрымалася зададзенае ж выйсце.

Нейрасеціва функцыянавала як «чорная скрыня», якая ўмее пры зададзеным уваходзе даваць зададзены выхад. Затым навукоўцы прыбралі першыя пласты, і сетка генеравала «адбіткі» новых малекулаў самастойна. Навукоўцы аўтаматызаванымі метадамі пабудавалі лічбавыя «адбіткі» для ўсіх малекул у базе і далей параўноўвалі згенераваныя сеткай «адбіткі» з ужо наяўнымі. Адабраныя такім чынам рэчывы ў тэорыі мусяць валодаць зададзенымі навучальнай групай якасцямі.

Наступным этапам у эксплуатацыі нейрасеціва стане пошук новых лекаў і праверка іх магчымасцяў у ходзе клінічных выпрабаванняў.

ВД, паводле impactjournals.com

Глядзі таксама
Каментары