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.
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
