Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияЧлены союзаНовостиСМИ о насДокументыАрхивКонтакты
СМИ о нас / Искусственный интеллект погрузится во вселенную молекул в поиске удивительных лекарств
СМИ о нас
30.11.2017

Искусственный интеллект погрузится во вселенную молекул в поиске удивительных лекарств

Фармацевтика стоит на пороге использования ИИ для выявления перспективных химических соединений, заявил CEO Insilico Medicine Алекс Жаворонков.

Темной ночью, вдали от городского света, звезды Млечного Пути кажутся несметными. Но из любой точки невооруженному глазу видно не больше 4500 звезд. В нашей же галактике их 100-400 миллиардов, галактик во Вселенной и того больше. Выходит, в ночном небе не так много звезд. Однако даже это число открывает перед нами глубокую подноготную… лекарств и препаратов. Дело в том, что число возможных органических соединений с лекарственными способностями превышает число звезд во Вселенной более чем на 30 порядков. И химические конфигурации, которые создают ученые из существующих медикаментов, сродни звездам, которые мы могли бы увидеть в центре города ночью.

Поиск всех возможных лекарств — непосильная задача для человека, как и исследование всего физического пространства, и даже если бы мы могли, большая часть обнаруженного не соответствовала бы нашим целям. Тем не менее мысль о том, что чудесные лекарства могут скрываться среди изобилия, слишком заманчива, чтоб ее игнорировать.

Именно поэтому нам стоит использовать искусственный интеллект, который сможет работать больше и ускорить открытие. Так считает Алекс Жаворонков, выступивший на Exponential Medicine в Сан-Диего на прошлой неделе. Это применение может стать крупнейшим для ИИ в медицине.

Собаки, диагноз и лекарства

Жаворонков — CEO Insilico Medicine и CSO Biogerontology Research Foundation. Insilico — один из множества стартапов, разрабатывающих ИИ, способный ускорить открытие новых лекарств и препаратов.

За последние годы, рассказал Жаворонков, известная техника машинного обучения — глубокое обучение — осуществила прогресс на нескольких фронтах. Алгоритмы, способные обучаться игре в видеоигры — вроде AlphaGo Zero или покериста Carnegie Mellon — представляют самый большой предмет интереса. Но распознавание закономерностей — вот что дало мощный толчок глубокому обучению, когда алгоритмы машинного обучения наконец-то начали отличать кошек от собак и делать это достаточно быстро и точно.

В медицине алгоритмы глубокого обучения, обученные по базам данных медицинских снимков, могут выявлять опасные для жизни заболевания с равной или большей точностью, чем специалисты-люди. Есть даже предположение, что ИИ, если мы научимся ему доверять, может быть бесценным при диагностике болезни. И как отметил Жаворонков, грядет больше приложений и послужной список будет только расти.

«Tesla уже выводит автомобили на улицу», говорит Жаворонков. «Трех-, четырехлетняя технология уже перевозит пассажиров из пункта А в пункт Б на скорости 200 километров час; одна ошибка — и ты мертв. Но люди доверяют свои жизни этой технологии».

«Почему бы не делать того же в фармацевтике?».

Пробы и ошибки, снова и снова

В фармацевтических исследованиях ИИ не придется водить автомобиль. Он станет ассистентом, который в паре с химиком или двумя сможет ускорить открытие препаратов, просматривая больше вариантов в поисках лучших кандидатов.

Пространство для оптимизации и повышения эффективности просто огромное, считает Жаворонков.

Поиск препаратов — кропотливое и дорогостоящее занятие. Химики просеивают десятки тысяч возможных соединений в поисках самых многообещающих. Из них лишь некоторые уходят на дальнейшее изучение, и еще меньше будут проходить испытания на людях, а из этих вообще крохи будут одобрены к дальнейшему использованию.

Весь этот процесс может занять много лет и стоить сотни миллионов долларов.

Это проблема касается больших данных (big data), а глубокое обучение преуспевает в работе с большими данными. Первые приложения показали, что системы ИИ на основе глубокого обучения способны находить едва заметные закономерности в гигантских выборках данных. Хотя производители лекарств уже используют программное обеспечение для просеивания соединений, такое программное обеспечение требует четких правил, написанных химиками. Плюсы ИИ в данном деле — его способность учиться и совершенствоваться самостоятельно.

«Существует две стратегии инноваций на базе ИИ в фармацевтике, которые обеспечат вас лучшими молекулами и быстрым одобрением», говорит Жаворонков. «Один ищет иглу в стоге сена, а другой создает новую иглу».

Чтобы найти иголку в стоге сена, алгоритмы обучаются на больших база данных молекул. Затем они ищут молекулы с подходящими свойствами. Но создать новую иглу? Эту возможность предоставляют генеративные состязательные сети, на которых специализируется Жаворонков.

Такие алгоритмы ставят две нейронные сети друг против друга. Одна генерирует осмысленный результат, а другая решает, является ли этот результат истинным или ложным, говорит Жаворонков. В совокупности эти сети генерируют новые объекты, такие как текст, изображения или, в данном случае, молекулярные структуры.

«Мы начали использовать эту конкретную технологию, чтобы глубокие нейронные сети вообразили новые молекулы, чтобы сделать ее идеальной с самого начала. Нам нужны идеальные иглы», говорит Жаворонков. «Вы можете обратиться к этой генеративной состязательной сети и попросить ее создать молекулы, которые ингибируют белок Х в концентрации Y, с наивысшей жизнеспособностью, заданными характеристиками и минимальными побочными эффектами».

Жаворонков полагает, что ИИ может найти или изготовить больше иголок из множества молекулярных возможностей, освободить химиков-людей, чтобы те могли сосредоточиться на синтезе только самых перспективных. Если это сработает, как надеется он, мы сможем увеличить количество попаданий, минимизировать промахи и в целом ускорить процесс.

 

Дело в шляпе

Insilico не единственная занимается поиском новых путей к созданию лекарств, и это не новая область интересов. В прошлом году гарвардская группа опубликовала работу на тему ИИ, который аналогичным образом подбирает кандидатуры из лекарств. Программное обеспечение обучилось на 250 000 лекарственных молекулах и использовало свой опыт для создания новых молекул, которые смешивали существующие препараты и делали предложения на основе желаемых свойств. Однако, как отмечал MIT Technology Review, полученные результаты не всегда значимы или легко синтезируются в лаборатории, и качество этих результатов, как всегда, высоко настолько, насколько качественные предоставленные изначально данные.

Стэнфордский профессор Химии Виджай Панде говорит, что у изображений, речи и текста — которые на данный момент являются предметами интереса глубокого обучения — хорошие и чистые данные. Но химические данные, с другой стороны, по-прежнему оптимизируются для глубокого обучения. Кроме того, хотя публичные базы данных существуют, большая часть данных все еще живет за закрытой дверью частных компаний.

Чтобы преодолеть все препятствия, компания Жаворонкова сосредоточена на проверке технологии. Но в этом году скептицизм в фармацевтической отрасли, похоже, сменяется интересом и инвестициями. Даже Google может ворваться в гонку.

По мере того, как развивается ИИ и аппаратное обеспечение, наибольший потенциал еще должен быть раскрыт. Возможно, однажды, все 1060 молекул в области препаратов окажутся в нашем распоряжении.

Источник: hi-news.ru

12.12.2017«Ведомости»: Государство инвестирует в технологию «машинного слуха»

«Центр речевых технологий» получил грант на 270 млн рублей
 

Подробнее
30.11.2017Силой мысли

Соревновались даже слепые и слепоглухие с помощью специальных ассистивных устройств. Фото: Наталья Онищенко

"Российская газета" - о Нейротлоне

Подробнее
23.11.2017В Великом Новгороде водителям автобусов надели "умные браслеты"

Новгородская область стала пилотным регионом для апробации отечественной системы SleepAlert, которая следит, чтобы водитель не потерял внимание на дороге.

Подробнее
17.11.2017Искусственный интеллект поможет избавить от СПИДа

Колонка со-руководителя рабочей группы Нейронет на портале "Русская планета"

Подробнее
15.11.2017Виртуальный университет. Почему государство выделяет 2 млрд рублей АСИ на онлайн-обучение

На forbes.ru вышел материал, посвященный проекту "Университет 20.35", первые студенты которого были отобраны из сообщества Нейронет.

Подробнее
10.11.2017ИИ на Физтехе: цифровая экономика, блокчейн, чат-боты и вот это всё

image

Осенью Физтех запустил цикл семинаров по искусственному интеллекту. В ходе обсуждений рассматриваются различные темы мира машинного обучения и технологического предпринимательства.

Подробнее
9.11.2017Путин заглянул в будущее

"Комсомольская правда" вместе с президентом России Владимирым Путиным посетила выставку "Россия, устремленная в будущее", в том числе и стенд проекта "НейроЧат".

Подробнее
31.10.2017Ничего необычного

Интервью с Андреем Иващенко, соруководителем рабочей группы "Нейронет", вышло на портале "Русская планета".

Подробнее
30.10.2017Нейромоделирование — в школы!

На портале robotoved.ru вышел материал, посвященный компании BiTronics Lab, участнику Отраслевого союза "Нейронет"

Подробнее
27.10.2017На Форуме «Открытые инновации» 2017 представлены решения Скайтрэк и ГЛОНАСС

Член Отраслевого союза "Нейронет", компания "Скайтрэк" представила Заместителю председателя правительства РФ Аркадию Владимировичу Дворковичу проект создания цифровой платформы для обеспечения безопасности на дорогах в рамках реализации дорожной карты Нейронет НТИ на совместном стенде "Скайтрек" и АО "ГЛОНАСС" в рамках Форума "Открытые инновации".

Подробнее
16.10.2017Поймать эмоции. Для цифровой экономики нужны новые навыки.

Один из основных проектов программы "Цифровая экономика" по подготовке кадров - Университет НТИ - откроется 7 ноября. В 2018 году он сможет принять 500 студентов, а к 2020 годув нем будут учиться уже десятки тысяч будущих технологических лидеров.

Подробнее
13.10.2017Серийный выпуск устройств для набора текста усилием мысли запланирован на конец 2018 года

Опытные образцы терминалов "НейроЧат" уже готовы, сообщил исполнительный директор отраслевого союза "Нейронет" Александр Семенов

Подробнее
10.10.2017Нейросети: что это такое?

Портал robotoved.ru рассказал о нейросетях. Виталий Львович Дунин-Барковский, участник Отраслевого союза Нейронет, участвовал в подготовке материала в качестве эксперта.

Подробнее
4.10.2017Михаил Беляев - об анализе данных и нейроинтерфейсах

Специалист по машинному обучению Михаил Беляев говорит о разработке нейроинтерфейсов, интерпретации сигналов в мозге и концепции нейропыли.

Подробнее
4.10.2017Виталий Дунин-Барковский - о естественных и искусственных нейросетях

Обучение, сознание и язык с точки зрения кибернетика

Подробнее
3.10.2017В России разработан нейрочат для пациентов с проблемами речи и движения

Проект Нейрочат для пациентов с нарушениями речи и движения разработали ученые компании Neurotrend на базе НИТУ «МИСиС». Об этом рассказал директор по развитию Neurotrend Игорь Зимин на пресс-конференции «Инновационные технологии и методики в медицине» в МИА «Россия сегодня».

Подробнее
22.09.2017Нейрочат провел мастер-класс в рамках форума "Наука будущего - наука молодых"

Демонстрация проекта, состоявшаяся впервые, стала одним из главных событий молодежного научного форума «Наука будущего – наука молодых», состоявщегося в Нижнем Новгороде на базе Национального исследовательского Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского

Подробнее
14.09.2017О кепке Sleep Alert рассказали в программе "Минтранс" на РЕН ТВ

Разработка компании Neuromatix, кепка Sleep Alert, была продемонстрирована в выпуске программы Минтранс 9 сентября.

Подробнее
123242, г. Москва, Малый Конюшковский пер., д. 2, оф. 17