Российские учёные создали крупнейшую базу данных для поиска новых препаратов против рака
Разработана одна из крупнейших в мире баз данных по противоопухолевой активности металлосодержащих соединений. Проект MetalCytoToxDB уже используется для обучения алгоритмов, способных ускорить поиск перспективных онкологических препаратов. Результаты исследования опубликованы в Journal of Medicinal Chemistry.
База включает более 26 тысяч показателей цитотоксичности для свыше 7 тысяч соединений на основе рутения, иридия, родия, рения и осмия. Все данные были собраны вручную из почти 2 тысяч научных публикаций.
Исследователи отмечают, что комплексы переходных металлов считаются одним из перспективных направлений противоопухолевой терапии. Наиболее известный пример – цисплатин, который уже много лет применяется в клинической онкологии.
На основе новой базы учёные обучили модели искусственного интеллекта для прогнозирования эффективности потенциальных лекарственных соединений. Алгоритмы продемонстрировали высокую точность и в большинстве случаев корректно определяли активные противоопухолевые вещества.
Создание такой платформы должно сократить время и затраты на ранние этапы разработки препаратов, где традиционно приходится тестировать огромное количество соединений вручную.
Авторы проекта подчёркивают, что технология пока имеет ограничения: модели ещё не учитывают ряд химических параметров и селективность действия на здоровые клетки. Тем не менее разработка рассматривается как важный шаг к более быстрому и точному созданию новых противораковых лекарств с использованием искусственного интеллекта.
Подписывайтесь на Профессия – терапевт
Разработана одна из крупнейших в мире баз данных по противоопухолевой активности металлосодержащих соединений. Проект MetalCytoToxDB уже используется для обучения алгоритмов, способных ускорить поиск перспективных онкологических препаратов. Результаты исследования опубликованы в Journal of Medicinal Chemistry.
База включает более 26 тысяч показателей цитотоксичности для свыше 7 тысяч соединений на основе рутения, иридия, родия, рения и осмия. Все данные были собраны вручную из почти 2 тысяч научных публикаций.
Исследователи отмечают, что комплексы переходных металлов считаются одним из перспективных направлений противоопухолевой терапии. Наиболее известный пример – цисплатин, который уже много лет применяется в клинической онкологии.
На основе новой базы учёные обучили модели искусственного интеллекта для прогнозирования эффективности потенциальных лекарственных соединений. Алгоритмы продемонстрировали высокую точность и в большинстве случаев корректно определяли активные противоопухолевые вещества.
Создание такой платформы должно сократить время и затраты на ранние этапы разработки препаратов, где традиционно приходится тестировать огромное количество соединений вручную.
Авторы проекта подчёркивают, что технология пока имеет ограничения: модели ещё не учитывают ряд химических параметров и селективность действия на здоровые клетки. Тем не менее разработка рассматривается как важный шаг к более быстрому и точному созданию новых противораковых лекарств с использованием искусственного интеллекта.
Подписывайтесь на Профессия – терапевт