Российские ученые из СПбГУ, НТУ «Сириус» и НМИЦ имени В. А. Алмазова МЗ РФ совместно с коллегами из Китая и Бразилии разработали новую уникальную систему для скрининга нейротропных препаратов с использованием искусственного интеллекта. Разработка была проверена на модельных животных — рыбах зебраданио — и показала свою эффективность. Результаты исследования опубликованы в Journal of Neuroscience Methods, сообщает пресс-служба Санкт-Петербургского государственного университета.
Пресноводные аквариумные рыбы зебраданио, или данио-рерио, — популярные модельные организмы для проведения тестирований медицинских препаратов. Сегодня их регулярно используют в биомедицине, поскольку их физиологические и генетические параметры сходны с человеческими. Кроме того, зебраданио можно быстро и недорого разводить для проведения научных исследований и содержать в больших количествах даже в маленьких лабораториях. При этом исследования препаратов на зебраданио может быть в 100−500 раз выгоднее аналогичных исследований на лабораторных грызунах, поэтому их часто используют в биомедицине.
Кроме того, для этих рыбок могут быть созданы специфичные линии, имитирующие различные заболевания человека, что позволяет изучать реакции на те или иные препараты в зависимости от имеющихся болезней и особенностей организма. «В рамках этой научной работы исследователи Санкт-Петербургского университета совместно с коллегами из научных и медицинских центров России и при активном сотрудничестве с коллегами из Китая и Бразилии создали новую уникальную платформу, которая теперь гораздо лучше анализирует поведенческие реакции зебраданио, вызванные различными нейротропными препаратами. Мы обучили ИИ распознавать и предсказывать их фармакологический профиль с высокой точностью — более 80%, а по некоторым препаратам до 100%», — рассказал руководитель научной группы профессор Алан Калуев, главный научный сотрудник Санкт-Петербургского государственного университета
Ученые протестировали систему на кофеине, алкоголе, никотине и флуоксетине (прозаке) — самом популярном в мире антидепрессанте. Как показали результаты исследования, разные вещества приводят к разным реакциям у модельных животных. Например, никотин вызывает характерное «поверхностное» плавание вдоль краев аквариума — это говорит о том, что вещество снижает тревожность (при которой рыбы плавают на дне) и является психостимулятором. При этом кофеин у рыб и многих других лабораторных животных, напротив, вызывает тревогу, поэтому под его воздействием зебраданио плавали на дне и часто «замирали».
«Мы намеренно обучали систему ИИ на таких совершенно разных профилях, чтобы показать, что она может эффективно угадывать препараты. Чем больше таких протестированных субъектов будет накоплено в "библиотеке", тем с большей аккуратностью и точностью она будет предсказывать не только сами медикаменты, но и их фармакологию, то есть конкретно их механизм фармакологического действия на организм», — пояснил Алан Калуев.
При этом созданная нейробиологами платформа может угадывать искомое вещество даже в небольших дозах. Однако чем сильнее будет доза, тем более достоверным будет результат. Также ученые продемонстрировали, что система может угадывать некоторые новые аналоги тех препаратов, которые уже знает. Кроме того, если ИИ столкнется с чем-то принципиально новым, он не будет ошибочно распознавать это, избегая ошибки «ложных позитивов», а равномерно распределит вероятности по всем известным классам препаратов, оправданно выдав «слабый» прогноз, что не позволит авторам сделать необоснованные заведомо ложные выводы.
Все коды и архитектура нейросети данной системы по решению авторов находятся в открытом доступе: уникальная разработка ученых уже доступна многим лабораториям в мире и может существенно ускорить разработку ими новых препаратов для лечения заболеваний нервной системы.
Материал опубликован в рамках совместного проекта с Национальным центром развития искусственного интеллекта. Подробнее о развитии ИИ в России — на сайте ai.gov.ru.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
