1 000
Примерно
28 февраля 2021
прогноз сбылся
Медицина

Изобретением новых лекарств займется ИИ

Недавно ученые опубликовали работу, в которой подробно описывается система искусственного интеллекта, созданная для помощи в поиске новых препаратов

Сводная информация по прогнозу редактировать информацию

20 февраля 2020 - Алгоритм глубинного изучения, разработанный в Массачусетском технологическом институте (MIT), открыл новые антибиотики, которые могут лечить более 30 лекарственно-устойчивых заболеваний. Среди микроорганизмов, на которые могут нацеливаться антибиотики, — Acinetobacter baumannii, она заразила тысячи американских военнослужащих, воевавших в Ираке. В 2017 году Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) назвала Acinetobacter baumannii бактерией, представляющей наибольшую угрозу здоровью человека из-за ее устойчивости к антибиотикам. По сообщению издания Financial Times, новые антибиотики также можно направить против туберкулеза и C. difficile — бактерии, которая может поражать кишечник и вызывать диарею. Алгоритм, открывший новый антибиотик, обучили анализу структур более 2 500 молекул для оценки их антибактериальных свойств. Затем ИИ провел поиск в библиотеке из 100 млн молекул, чтобы предсказать их способность бороться с конкретными патогенами. Алгоритм разработан исследователем Региной Барзилай из MIT, которая специализируется на приложениях для глубинного изучения химии и онкологии. Вывод инструмента на рынок будет сопряжен «со значительными трудностями», однако ученые отмечают, что открытие лекарственных препаратов — это одно из наиболее перспективных применений ИИ. https://hightech.fm/2020/02/20/mit-antibiotics-algorithm

20 марта 2019 - Искусственный интеллект позволяет в значительной степени упростить работу химиков, которые занимаются анализом баз данных с химическими структурами. Теперь эту рутинную работу можно будет эффективно автоматизировать. "Нейронная сеть получает на вход многомерную структуру того или иного химического соединения и генерирует визуализацию этой структуры в виде двумерной фигуры на плоскости. Молекулы со схожими свойствами, при этом, оказываются рядом, благодаря чему нейросеть можно применять для сортировки соединений по классам", — рассказывает один из ведущих разработчиков химического ИИ, Дмитрий Карлов. В будущем эта и подобные технологии будут использованы для создания целого ряда химических и фармацевтических программ, которые позволят вывести процесс поиска новых лекарственных препаратов на новый уровень.    https://planet-today.ru/novosti/nauka/item/101482-iskusstvennyj-intellek...

01 августа 2018 - Разработка новых фармацевтических препаратов происходит благодаря изменению молекул. Химики выбирают целевую молекулу с известным потенциалом, а затем вручную «настраивают» ее для борьбы с конкретным заболеванием — повышают потенциал и избавляют от свойств, которые могут нанести вред организму. Во время этого процесса ученые добавляют и исключают атомы и связи, отвечающие за определенные химические реакции. Каждая такая операция занимает несколько часов — в результате разработка лекарств отнимает много времени и сил. Искусственный интеллект, созданный учеными Александром Тропшей, Александром Исаевым и Марией Поповой, состоит из двух связанных между собой нейросетей, которые выполняют роли «учителя» и «ученика». «Учитель» владеет «языком» создания лекарств — нейросеть является своего рода словарем, в которую загружены данные о 1,7 млн известных биологически активных молекулах, их свойства и правила взаимодействия друг с другом. «Ученик» обучается навыкам создания лекарств и со временем предлагает более удачные молекулы, которые могут стать основой для новых препаратов. В основе нейросетей лежит система ReLeaSE — вычислительный метод, широко используемый фармацевтической промышленностью для выявления жизнеспособных кандидатов на лекарства. Ученые использовали ReLeaSE для разработки молекул с индивидуальными физическими свойствами, такими как температура плавления и растворимость в воде, и для разработки новых соединений с ингибирующей активностью против фермента, связанного с лейкемией.   https://hightech.fm/2018/08/01/AI-drags

24 июля 2018 - Британские ученые научили искусственную нейронную сеть находить новые соединения и химические реакции. Разработка поможет химикам искать новые материалы, полимеры и лекарственные препараты. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature. Ученые из Университета Глазго создали робота-химика, который может предугадывать возможные реакции, а также предсказывать новые соединения. Устройство работает на основе искусственной нейронной сети и подключено к небольшой химической «лаборатории». Таким образом, робот может контролировать ход реакций и анализировать их гораздо быстрее человека. Робот в режиме реального времени отслеживает, какие вещества появились в ходе реакции и какие исчезли с помощью инфракрасной спектроскопи и методов, основанных на ядерном магнитном резонансе. Искусственная нейронная сеть затем обрабатывает полученные данные и принимает решения о дальнейшем пути реакции. Чтобы «научить» систему принимать правильные решения, на начальном этапе опытный эксперт вручную контролировал ход реакции, а алгоритм запоминал его действия. После обучения робот-химик смог предсказать 1000 возможных реакций с точностью более 80%. Четыре реакции оказались ранее неизвестными химикам. https://indicator.ru/news/2018/07/19/himik-robot-s-iskusstvennym-intellektom/

23 января 2018 - Ученые-биоинформатики Центра алгоритмической биотехнологии СПбГУ совместно с коллегой из университета Карнеги-Меллон (США) разработали алгоритм поиска потенциальных антибиотиков, который позволит ускорить создание новых антибактериальных средств. Алгоритм VarQuest позволит во много раз сократить время, необходимое на поиск новых потенциальных антибиотиков. Ученые всего мира бьют тревогу: многие болезнетворные бактерии стали устойчивы к существующим антибиотикам, и, чтобы спастись от болезней, нужно создавать все новые и новые лекарства. Новый математический алгоритм помогает исследователям выявлять последовательность генов бактерий и грибов, выделяющих природные антибиотики. Он позволяет ускорить поиск новых потенциальных антибиотиков за счет повышенной скорости сравнения химических структур биологически активных природных соединений, которые производят исследуемые микроорганизмы. "В каждой базе данных - десятки тысяч соединений, и наш алгоритм оперативно находит похожие пары", - цитирует пресс-служба Санкт-Петербургского госуниверситета участника группы.

21 марта 2017 - Технология AtomNet направлена на рационализацию начального этапа открытия лекарств, который включает в себя взаимодействия различных молекул, в частности, ученым необходимо определить, какие молекулы будут связываться и насколько сильно. Они используют метод проб и ошибок, перебирая десятки тысяч компонентов. AtomNet сокращает этот процесс, используя методы глубокого обучения для прогнозирования, как будут вести себя молекулы и насколько вероятно, что они образуют связи. Программное обеспечение обучается молекулярному взаимодействию, распознавая паттерны, подобно тому как ИИ учится распознавать изображения.

22 февраля 2020
User ImageПользователь114(95)%
20 февраля 2020 - Алгоритм глубинного изучения, разработанный в Массачусетском технологическом институте (MIT), открыл новые антибиотики, которые могут лечить более 30 лекарственно-устойчивых заболеваний. Среди микроорганизмов, на которые могут нацеливаться антибиотики, — Acinetobacter baumannii, она заразила тысячи американских военнослужащих, воевавших в Ираке. В 2017 году Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) назвала Acinetobacter baumannii бактерией, представляющей наибольшую угрозу здоровью человека из-за ее устойчивости к антибиотикам. По сообщению издания Financial Times, новые антибиотики также можно направить против туберкулеза и C. difficile — бактерии, которая может поражать кишечник и вызывать диарею. Алгоритм, открывший новый антибиотик, обучили анализу структур более 2 500 молекул для оценки их антибактериальных свойств. Затем ИИ провел поиск в библиотеке из 100 млн молекул, чтобы предсказать их способность бороться с конкретными патогенами. Алгоритм разработан исследователем Региной Барзилай из MIT, которая специализируется на приложениях для глубинного изучения химии и онкологии. Вывод инструмента на рынок будет сопряжен «со значительными трудностями», однако ученые отмечают, что открытие лекарственных препаратов — это одно из наиболее перспективных применений ИИ. https://hightech.fm/2020/02/20/mit-antibiotics-algorithm  
4 сентября 2019
User Image4teller(87)%
Алгоритм нашел терапию против фиброза за 21 день, сэкономив миллионы долларов и годы времени на научные эксперименты. Технология GENTRL компании Insilico Medicine разработала потенциальные методы для лечения фиброза за 21 день. Экспериментальная терапия уже показала многообещающие результаты в доклиническом тестировании на мышах, пишет Forbes. Это стоило около $150 тысяч. Для сравнения, традиционный метод поиска лекарств-кандидатов занял около восьми лет и стоил миллионы долларов. ИИ разработал лекарства-кандидаты за три недели, после чего ученые определили наиболее перспективный препарат. Его синтезировали в лаборатории и протестировали на моделях мышей, что в общей сложности заняло 46 дней. Созданные лекарственные средства ингибируют рецептор DDR1, который участвует в развитии болезни, однако точная его роль пока не определена. Подавление DDR1 сейчас рассматривается учеными в качестве возможной терапии, поэтому перед Insilico Medicine и поставили эту задачу. Пока экспериментальная терапия не доказала, что он эффективнее существующих молекул-ингибиторов. Однако время и затраты — неоспоримый аргумент в пользу того, чтобы рассматривать ИИ в качестве эффективного инструмента, подчеркивают авторы. «Я надеюсь, наши результаты изменят скептическое отношение фармацевтических компаний в отношении ИИ для разработки новых методов лечения», — говорит руководитель Insilico Medicine Алекс Жаворонков.
26 марта 2019
User ImageГеннадий Орловский(75)%
Технология AtomWise направлена на рационализацию начального этапа открытия лекарств, который включает в себя взаимодействия различных молекул между собой, в частности, ученым необходимо определить, какие молекулы будут связываться и насколько сильно. Они используют метод проб и ошибок, перебирая десятки тысяч компонентов, как природных, так и синтетических. AtomNet сокращает этот процесс, используя методы глубокого обучения для прогнозирования, как будут вести себя молекулы и насколько вероятно, что они образуют связи. Программное обеспечение обучается молекулярному взаимодействию, распознавая паттерны, подобно тому как ИИ учится распознавать изображения.В прошлом году фонд Цукербергов передал 3 миллиарда долларов на поиск «лекарства от всех болезней». Это амбициозная и несколько донкихотская цель, которая тем не менее заслуживает уважения. В другом примере движения в сторону упреждающего здравоохранения фонд XPRIZE недавно присудил 2,5 миллиона долларов устройству, предназначенному для облегчения диагностики на дому и личного мониторинга состояния здоровья. Проактивная технология здравоохранения, вероятно, будет развиваться и расти в популярности.
Существующие похожие прогнозы
Когда-нибудь
прогноз сбудется
Медицина
В ходе недавнего эксперимента эксперты из Чикаго сумели вырастить и успешно пересадить грызунам искусственные яичники
Когда-нибудь
прогноз сбудется
Медицина
Впервые о нейронных протезах стало известно в 2005-м году. Важно понимать, что это не заменитель мозга, а своего рода жесткие диски для хранения памяти.
Примерно
31 августа 2022
прогноз сбудется
Медицина
Немецкий центр нейродегенеративных заболеваний обнаружил группу белков, которые помогают регенерировать нервные клетки при травмах позвоночника
Примерно
31 декабря 2020
прогноз сбудется
Медицина
Министерство юстиции опубликовало проект нового Кодекса об административных правонарушениях, в котором предусматривается штраф за отказ от медицинских осмотров и вакцинации.
Когда-нибудь
прогноз сбудется
Медицина
Специальное устройство при подключении к обычному смартфону сумеет показать, выработали ли бактерии в организме устойчивость к лекарствам
Когда-нибудь
прогноз сбудется
Медицина
Исследователи Университета Торонто, передает The Daily Mail, поняли, как справиться с сильным храпом
Не позднее
31 декабря 2020
прогноз сбудется
Медицина
В следующем году государственные медучреждения, возможно, начнут выдавать пациентам приборы для удаленного мониторинга состояния здоровья.
Примерно
1 мая 2024
прогноз сбудется
Медицина
МВД попросило доступ к врачебной тайне
Когда-нибудь
прогноз сбудется
Медицина
В семявыводящий проток вводится закупоривающий его гель. Гелевый барьер легко разрушить с помощью ультразвука, после чего репродуктивная функция восстанавливается...
Примерно
14 марта 2024
прогноз сбудется
Медицина
Рентген и МРТ способны эффективно выявлять рак молочной железы даже на ранних стадиях, но ученые стараются разработать более быстрые и доступные способы диагностики

Смотрите индивидуальную Ленту новостей, настроенную по вашим интересам

Настройте вашу ленту: подпишитесь на прогнозы и мнения авторов сайта, своих друзей, экспертов, СМИ или блогеров

Поиск будущих событий    Тенденции    Календарь    Завершенные прогнозы