Искусственный интеллект погрузится во вселенную молекул в поиске удивительных лекарств

Беспросветной ночью, вдали от городского света, звезды Млечного Пути кажутся несметными. Но из любой точки невооруженному глазу видать не больше 4500 звезд. В нашей же галактике их 100-400 миллиардов, галактик гравитационно-связанная система из звёзд и звёздных скоплений, межзвёздного газа и пыли, и тёмной материи во Вселенной и того Республика (фр. République togolaise) — государство в Западной Африке, граничащее с Ганой на западе, Бенином на востоке и Буркина-Фасо на севере вяще. Выходит, в ночном небе не так много звезд массивный газовый шар, излучающий свет и удерживаемый в состоянии равновесия силами собственной гравитации и внутренним давлением, в недрах которого происходят (или происходили ранее) реакции. Однако даже это число основное понятие математики, используемое для количественной характеристики, сравнения, нумерации объектов и их частей открывает перед нами бездонную подноготную… лекарств и препаратов Препарат (лекарственное средство, медикамент) — вещество или смесь веществ синтетического или природного происхождения в виде лекарственной формы (таблетки, капсулы, раствора и т. п.), применяемые. Дело в том, что число возможных органических соединений с лекарственными способностями превышает число звезд во Вселенной немало чем на 30 порядков. И химические конфигурации, которые создают ученые из существующих медикаментов, сродни звездам, какие мы могли бы увидеть в центре города ночью.

Поиск в широком смысле — стремление добиться чего-либо, найти что-либо; действия субъекта, направленные на получение нового или утерянного (забытого): новой информации (поиск информации), данных, всех возможных лекарств средство, лекарственный препарат, медикамент, лекарство (новолат. praeparatum medicinale, praeparatum pharmaceuticum, medicamentum; жарг — непосильная задача для человека общественное существо, обладающее разумом и сознанием, а также субъект общественно-исторической деятельности и культуры, как и изыскание всего физического пространства, и даже если бы мы могли, большая часть обнаруженного не соответствовала бы нашим мишеням. Тем не менее мысль о том, что чудесные лекарства могут скрываться среди изобилия, слишком заманчива, чтоб ее игнорировать.

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

Собаки, диагноз и лекарства

Жаворонков — CEO Insilico Medicine и CSO Biogerontology Research Foundation. Insilico — одинешенек из множества стартапов, разрабатывающих ИИ, способный ускорить открытие новое достижение, совершаемое в процессе научного познания (см. эпистемология, материализм) природы и общества; установление неизвестных ранее, объективно существующих закономерностей, свойств и новых лекарств и препаратов.

За последние годы, рассказал Жаворонков, популярная техника машинного обучения — глубокое обучение — осуществила прогресс на нескольких фронтах. Алгоритмы, способные обучаться игре в видеоигры — вроде AlphaGo Zero или покериста Carnegie Mellon — воображают самый большой предмет Вещь, конкретный материальный объект интереса многозначное понятие: Интерес — положительно окрашенный эмоциональный процесс, связанный с потребностью узнать что-то новое об объекте интереса, повышенным вниманием к нему. Но распознавание закономерностей — вот что дало мощный толчок глубокому обучению, когда алгоритмы машинного обучения наконец-то начали отличать кошек от собак и мастерить это достаточно быстро и точно.

В медицине алгоритмы набор инструкций, описывающих порядок действий исполнителя для достижения некоторого результата глубокого обучения, обученные по базам данных медицинских снимков, могут выявлять опасные для существования заболевания с равной или большей точностью, чем специалисты-люди. Есть даже предположение, что ИИ, если мы научимся ему верить, может быть бесценным при диагностике болезни. И как отметил Жаворонков, грядет больше приложений и послужной список будет лишь расти.

«Tesla уже выводит автомобили на улицу», говорит Жаворонков. «Трех-, четырехлетняя технология уже транспортирует пассажиров из пункта А в пункт Б на скорости 200 километров час; одна ошибка — и ты мертв. Но люди доверяют свои жития этой технологии совокупность методов и инструментов для достижения желаемого результата; в широком смысле — применение научного знания для решения практических задач».

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

Пробы и ошибки, снова и снова

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

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

Поиск препаратов — кропотливое и дорогостоящее занятие. Химики учёный или специалист, получивший образование и специализирующийся на изучении химии как науки, а также обладающий навыками работы с химикатами просеивают десятки тысяч вероятных соединений в поисках самых многообещающих. Из них лишь некоторые уходят на дальнейшее изучение, и еще меньше будут протекать испытания на людях, а из этих вообще крохи будут одобрены к дальнейшему использованию.

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

Это проблема касается больших данных (big data), а бездонное обучение преуспевает в работе с большими данными. Первые приложения показали, что системы ИИ на основе бездонного обучения способны находить едва заметные закономерности в гигантских выборках данных. Хотя производители снадобий уже используют программное обеспечение Обеспечение долга — залог Обеспечение валюты золотом и серебром — Биметаллизм Обеспечение валюты золотом — Золотой стандарт, Монометаллизм Техника Математическое обеспечение Программное обеспечение для просеивания соединений процесс изготовления изделия из деталей, сборочных единиц (узлов), агрегатов путём физического объединения в одно целое, такое программное обеспечение требует четких правил, написанных химиками. Плюсы ИИ в этом деле — его способность учиться и совершенствоваться самостоятельно.

«Существует две стратегии инноваций на базе ИИ в фармацевтике, какие обеспечат вас лучшими молекулами и быстрым одобрением», говорит Жаворонков. «Один ищет иглу статья об эскимосском жилище в стоге сена, а иной создает новую иглу».

Чтобы найти иголку в стоге сена, алгоритмы обучаются на вящих база База — место для хранения товаров, например: «овощная база» и так далее данных молекул. Затем они ищут молекулы с подходящими свойствами. Но создать новую иглу? Эту возможность предоставляют генеративные состязательные сети, на каких специализируется Жаворонков русская мужская фамилия; имеет женскую форму Жаворонкова.

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

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

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

Дело работа, занятие, действие не для развлечения; коммерческое предприятие, бизнес; вопрос, требующий разрешения в шляпе

Insilico не единственная занимается поиском новых путей к созданию снадобий, и это не новая область интересов. В прошлом году внесистемная единица измерения времени, которая исторически в большинстве культур означала однократный цикл смены сезонов (весна, лето, осень, зима) гарвардская группа опубликовала работу на тему ИИ, какой аналогичным образом подбирает кандидатуры из лекарств. Программное обеспечение обучилось на 250 000 лекарственных молекулах электрически нейтральная частица, образованная из двух или более связанных ковалентными связями атомов и использовало собственный опыт для создания новых молекул, которые смешивали существующие препараты и делали предложения на основе желаемых свойств. Однако, как помечал MIT Technology Review, полученные результаты не всегда значимы или легко синтезируются в лаборатории, и качество этих итогов, как всегда, высоко настолько, насколько качественные предоставленные изначально данные.

Стэнфордский профессор Химии Виджай Панде сообщает, что у изображений, речи и текста — которые на данный момент являются предметами интереса глубокого обучения целенаправленный педагогический процесс организации и стимулирования активной учебно-познавательной деятельности учащихся по овладению знаниями, умениями и навыками, развитию творческих — неплохие и чистые данные зарегистрированная информация:439; представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств. Но химические данные, с другой стороны, по-прежнему оптимизируются для глубокого обучения. Кроме того, желая публичные базы данных существуют, большая часть данных все еще живет за закрытой дверью частных компаний.

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

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

Беспросветной ночью промежуток времени, в течение которого для определённой точки на поверхности небесного тела (планеты, её спутника и т. п.) центральное светило (Солнце, звезда) находится ниже линии горизонта, вдали от городского света, звезды Млечного Пути линия в пространстве, по которой движется тело кажутся несметными. Но из любой точки невооруженному глазу видать не больше 4500 звезд. В нашей же галактике их 100-400 миллиардов, галактик во Вселенной не имеющее строгого определения понятие в астрономии и философии и того вяще. Выходит, в ночном небе не так много звезд. Однако даже это число открывает перед нами бездонную подноготную… лекарств и препаратов. […]