Истражувачи од Универзитетот „Тексас А&М“ развија алатки со вештачка интелигенција кои можат да помогнат во забрзување на откривањето нови лекови против туберкулоза. Наместо научниците рачно да анализираат илјадници потенцијални соединенија, системите ги издвојуваат оние што заслужуваат понатамошно испитување.
Туберкулозата и понатаму е една од најсмртоносните заразни болести во светот. Терапијата трае со месеци, а лекувањето е уште посложено кај соевите отпорни на лекови и кај пациентите со истовремена ХИВ-инфекција.
Бактеријата што ја предизвикува болеста има дебела, восочна обвивка која отежнува лековите да стигнат до нивните цели во клетките. Дополнително, Mycobacterium tuberculosis расте бавно, па експериментите можат да траат со месеци.
За подобро организирање на истражувачките податоци, тимот ја развил платформата DAIKON, објавена како проект со отворен код во 2023 година. Таа овозможува податоците за една цел во развојот на лекот да се следат од генетското истражување до долгогодишните хемиски анализи.
Една од новите алатки, наречена CAGE-Fusion, е дизајнирана да препознава таканаречени „непријатни“ соединенија — супстанции кои изгледаат ефикасно во почетниот тест, но всушност го нарушуваат самиот тест или реагираат несоодветно.
Моделот ги класифицира соединенијата според различни проблеми: создавање молекуларни групи, измама на хемискиот сигнал, несакана реактивност и врзување за повеќе цели наместо за една. Во тестирањата, CAGE-Fusion правилно го издвоил сомнителното соединение во околу 94 проценти од споредбите со чисти соединенија.
Системот е вграден во DAIKON и автоматски ги означува можните проблеми во новите податоци. Истражувачите можат да видат и кои делови од молекулата предизвикале сомнеж, што им овозможува самостојно да ја проверат процената на моделот.
Другата алатка користи вештачка интелигенција за пребарување низ долгогодишните податоци на меѓународниот конзорциум Tuberculosis Drug Accelerator. Истражувачите можат визуелно да го следат патот на одредена молекула низ различни проекти, вклучувајќи ги и неуспешните обиди, а до информациите да стигнат преку разговорен интерфејс.
Научниците нагласуваат дека целта не е вештачката интелигенција сама да го даде конечниот одговор. Нејзината најголема вредност е побрзо да покаже на кои соединенија не треба да се трошат време и средства, со што истражувачите можат поефикасно да се насочат кон најперспективните кандидати.
