Выбор алгоритмов машинного обучения для AI-платформы разработки лекарств Atlansys EUS

Создание платформы искусственного интеллекта (ИИ) Atlansys EUS для разработки новых лекарств – это многогранный проект, требующий тщательного выбора алгоритмов машинного обучения (ML). От правильного выбора зависит точность предсказаний, эффективность поиска новых молекул и в конечном счете успех всей платформы.

В этой статье мы рассмотрим ключевые алгоритмы ML, подходящие для различных задач в фармацевтическом исследовании:

1. Прогнозирование биологической активности:

• Сверточные нейронные сети (CNN): Эффективны при анализе двумерных структур молекул и белков. CNN могут выявлять и определять взаимодействие молекулы с мишенью.
• Графовые сверточные сети (GCN): Представление молекул в виде графов, где атомы — вершины, а связи между ними — ребра. GCN хорошо подходят для анализа сложных структур молекул и предсказания их свойств.
• Случайный лес (Random Forest): Ансамбль деревьев решений, которые обучаются на различных подмножествах данных. Случайные леса устойчивы к выбросам и переобучению, что важно при работе с шумными данными.

2. Предсказание побочных эффектов:

• Логистическая регрессия (Logistic Regression): Используется для прогноза бинарных исходов (наличие/отсутствие побочного эффекта). Модель учится на данных о структуре молекул и известных побочных эффектах.
• Машинные векторы поддержки (Support Vector Machines, SVM): Позволяют разделить данные на классы (с побочным эффектом / без побочного эффекта) с максимальным зазором.
• Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes Classifier): Основан на теореме Байеса и предположении о независимости признаков. Прост в реализации и может быть эффективным при небольших объемах данных.

3. Оптимизация структуры молекул:

• Усиление обучения (Reinforcement Learning): Алгоритм учится взаимодействовать с окружающей средой (виртуальная модель молекулы) и получать вознаграждение за желаемые действия (получение молекулы с лучшими свойствами).
• Генетические алгоритмы: Имитируют процесс естественного отбора для поиска оптимальных решений. Молекулы «скрещиваются» и «мутируют», а лучшие кандидаты отбираются для следующего поколения.

4. Предсказание фармакокинетических свойств:

• Мультилинейный регресс (Multiple Linear Regression): Используется для моделирования связи между структурой молекулы и ее фармакокинетическими свойствами (поглощение, распределение, метаболизм, выведение).
• Нейронные сети с глубоким обучением (Deep Neural Networks): Могут выявлять сложные нелинейные зависимости между структурой молекулы и ее фармакокинетикой.

Выбор алгоритма:

Не существует «универсального» алгоритма ML, который подходит для всех задач в разработке лекарств.

При выборе алгоритма необходимо учитывать:

• Тип задачи: Классификация (предикт бинарного исхода), регрессия (предикт непрерывной величины), генерация (создание новых молекул)
• Размер и качество данных: Большие, качественные наборы данных позволяют использовать более сложные алгоритмы.
• Интерпретируемость модели: Важно понимать, как ИИ принимает решения, чтобы доверять его прогнозам.

Будущее ML в фармацевтике:

Развитие новых алгоритмов ML и накопление данных приведет к созданию еще более точных и надежных моделей для проектирования и разработки лекарств. Это откроет новые возможности для персонализированной медицины, где лечение будет подбираться индивидуально для каждого пациента на основе его генетических особенностей.