Проектирование новых лекарственных препаратов – это сложный и ресурсоемкий процесс, требующий значительных затрат времени и средств. Искусственный интеллект (ИИ) и, в частности, машинное обучение (ML), открывают новые возможности для ускорения и оптимизации этого процесса, позволяя предсказывать биологическую активность новых молекул до их синтеза.
В этой статье мы рассмотрим выбор алгоритмов ML для AI-платформы Atlansys EUS, предназначенной для прогнозирования биологической активности лекарств:
1. Постановка задачи:
Первым шагом является четкое определение задачи.
- Тип предсказания: Будет ли модель предсказывать:
- Бинарный исход (активна/не активна) молекула против конкретной мишени? (Классификация)
- Непрерывную величину (степень активности, константа диссоциации)? (Регрессия)
- Тип данных:
- 2D-структура: Представление молекулы как плоской структуры.
- 3D-конформация: Представление пространственной структуры молекулы.
2. Выбор алгоритмов ML:
- Сверточные нейронные сети (CNN):
- Применение: Идеально подходят для анализа 2D изображений молекул. Могут использоваться как для классификации, так и для регрессии.
- Как работают: CNN используют фильтры для обнаружения локальных признаков в изображении молекулы (например, наличие определенных функциональных групп). Эти признаки комбинируются на более глубоких слоях сети, позволяя модели “научиться” распознавать сложные 패ттерны, связанные с биологической активностью.
- Примеры: AtomNet, DeepChem
- Графовые сверточные сети (GCN):
- Применение: Представление молекул в виде графов (атомы – вершины, связи – ребра). GCN эффективно анализируют сложные структуры и взаимодействия между атомами. Подходят для предсказания как бинарной активности, так и непрерывных значений.
- Как работают: GCN обрабатывают информацию о структуре графа молекулы, используя матрицу смежности (связей). Они “учатся” распространять информацию по графу, выявляя зависимости между атомами, которые влияют на активность.
- Случайный лес (Random Forest):
- Применение: Ансамбль деревьев решений, каждый из которых обучается на подмножестве данных. Хорошо справляется с шумными данными и не склонно к переобучению. Подходит для классификации и регрессии.
- Как работают: Каждый “дерево” в лесу строит модель на основе случайного подмножества признаков (структурных характеристик молекулы). Предсказание делается путем голосования всех деревьев.
- Машинные векторы поддержки (SVM):
- Применение: Моделируют гиперплоскость, которая разделяет данные на классы (активные/не активные). Используются для классификации.
- Как работают: SVM ищут оптимальную гиперплоскость, которая максимизирует расстояние между классами.
3. Обучение и валидация модели:
- Подготовка данных: Необходима очистка, форматирование и стандартизация данных о молекулах (структура, свойства)
- Разделение на обучающий и тестовый наборы: Модель учится на обучающем наборе, а ее точность оценивается на независимом тестовом наборе.
- Метрики оценки:
- Для классификации: точность, полнота, F1-мера, AUC (area under the ROC curve)
- Для регрессии: среднеквадратичная ошибка, R-squared
4. Интерпретация результатов:
Важно понимать, как модель принимает решения, чтобы доверять ее прогнозам и использовать информацию для дизайна новых молекул. Некоторые алгоритмы ML, такие как Random Forest и SVM, позволяют интерпретировать вклад различных признаков (структурных характеристик) в предсказание активности.
5. Будущее прогнозирования биологической активности:
Развитие новых алгоритмов ML, увеличение объемов данных о молекулах и взаимодействиях с белками, а также интеграция знаний из других областей, таких как химия и биология, приведет к созданию еще более точных и надежных моделей для предсказания биологической активности. Это позволит: сократить время и затраты на разработку новых лекарств, увеличить вероятность успеха клинических испытаний, разрабатывать лекарства с более высокой селективностью и меньшим количеством побочных эффектов.
