Российские ученые обнаружили, что рекомендующие пользователям музыку или фильмы популярные алгоритмы в интернет-магазинах могут эффективно выбирать соединения с противовирусной активностью.
Исследователи проверили, как действуют алгоритмы по двум направлениям: могут ли они порекомендовать новый препарат с оглядкой на уде исследованные и предложить для лечения новой болезни уже используемое в клинической практике лекарство.
Чтобы выяснить это, авторы работы провели вычислительные эксперименты, сравнив между собой результаты различных рекомендательных систем для выбора молекул с противовирусной активностью.
Выяснилось, что рекомендательные алгоритмы могут определить, обладают ли противовирусной активностью соединения и отобрать в больших химико-биологических данных самых перспективных кандидатов в лекарства.
Ученые, в частности, для проверки алгоритмов использовали базу ViralCHEMBL, в которой присутствует информация о противовирусной активности порядка 250 тысяч малых молекул против 158 видов вирусов.
«Несмотря на то, что математические алгоритмы, лежащие в основе рекомендательных систем, обладают универсальностью, требуется глубокое понимание предметной области: медицинской химии, биологии и машинного обучения, чтобы создать эффективную рекомендательную систему для отбора перспективных противовирусных соединений», – подчеркнула аспирант Сколтеха Екатерина Соснина.
Ученые надеются, что исследование позволит ускорить поиск новых препаратов и даст возможность экстренного перепрофилирования уже известных лекарств.
Ранее МедиаПоток писал, что генетически модифицированные козы смогут вырабатывать лекарство от рака, которое окажется в их молоке.
