Введение
Генеративное моделирование молекул с использованием нейронных сетей — это быстро развивающееся направление в области компьютерного дизайна лекарств и материалов. Оно позволяет автоматически создавать структуры молекул с заданными свойствами, что значительно ускоряет процесс открытия новых соединений.
Как это работает
Нейронные сети обучаются на больших наборах данных о существующих молекулах и их свойствах. Затем, на основе полученных знаний, сеть может генерировать новые молекулярные структуры, которые должны обладать заданными свойствами, например, высокой биологической активностью.
Основные этапы генеративного моделирования молекул:
- Подготовка обучающего набора данных из известных молекул
- Обучение нейронной сети на этих данных
- Генерация новых молекулярных структур сетью
- Отбор и тестирование наиболее перспективных кандидатов
Для представления структуры молекул используются различные методы кодирования, например, смайлы, фингерпринты, графы и др. Архитектура нейронной сети может включать сверточные и рекуррентные слои для работы с этими данными.
Преимущества
Главные преимущества генеративного подхода:
Возможность быстрого дизайна новых молекул под задачи
Автоматизация рутинных этапов открытия лекарств
Способность обрабатывать огромные наборы данных и находить неочевидные закономерности
Ускорение и удешевление процесса создания новых соединений
Примеры применения
Нейросетевые генераторы молекул уже продемонстрировали высокую эффективность на практике:
Компания Insilico Medicine с помощью ИИ синтезировала новое соединение для лечения фиброза за несколько месяцев.
Исследователи из MIT создали антибиотик на основе машинного обучения.
DeepMind и Бристольский университет использовали ИИ для поиска органических реакций.
Перспективы
Ожидается дальнейшее развитие и совершенствование методов генеративного дизайна молекул. Ключевыми трендами являются:
Расширение функционала систем для генерации все более сложных молекул
Интеграция с лабораторным оборудованием для автоматизации экспериментов
Использование дополнительных данных, помимо структуры, таких как свойства и активности
Мультизадачное и переносное обучение нейросетей на разных наборах данных
Генеративное моделирование ускорит переход к более дешевому и эффективному процессу создания лекарств и материалов.
Вопросы и ответы
Вопрос: Какие типы нейронных сетей используются для генеративного моделирования молекул?
Ответ: Чаще всего применяются рекуррентные (RNN, LSTM) и сверточные (CNN) сети, реже трансформеры и автокодировщики. Выбор архитектуры зависит от типа представления молекул.
Вопрос: Можно ли использовать обученную модель для оптимизации уже существующих молекул?
Ответ: Да, обученные нейросети также можно успешно применять для улучшения свойств известных соединений путем внесения оптимальных изменений в их структуру.
Вопрос: Как валидируются сгенерированные молекулы?
Ответ: Синтезированные in silico молекулы проходят компьютерную фильтрацию по различным критериям, а затем наиболее перспективные кандидаты тестируются экспериментально.
Вопрос: Могут ли такие модели генерировать абсолютно новые классы соединений?
Ответ: В принципе, да. Но на практике обычно получаются новые вариации и комбинации уже известных фармакофорных групп. Чем больше данных для обучения, тем шире пространство потенциальных молекул.