В прошлом году компания DeepMind использовала ИИ, чтобы предсказать формы почти всех белков для разработки более совершенных препаратов или вакцин.
Ученые считают, что будущее медицины в том числе стоит за машинным обучением. Благодаря нему нейросеть может создавать сотни и даже тысячи вариантов решения проблемы, придумывая новые химические соединения с учетом имеющихся данных о болезнях.
«Белки, которые мы находим в природе, являются удивительными молекулами, но белки, созданные таким образом, могут делать гораздо больше», — рассказывает Дэвид Бейкер из UW Medicine.
В рамках своего исследования ученые применили два подхода машинного обучения: «галлюцинацию» и «раскрашивание». В первом оптимизация аминокислотной последовательности белков формируется таким образом, чтобы ее конечные структуры содержали желаемый функциональный участок.
Во втором подходе присутствует аналогичный принцип, но он работает в обратном направлении. Таким образом, нейросеть исключает пропуск эффективных вариантов химических соединений, генерируя новые решения медицинских проблем.
Ранее МедиаПоток писал, что мозг человека умеет отличать дипфейковые фото от настоящих.
