FREED++. Ускоряем поиск новых лекарств с помощью нейросетей

Привет! Меня зовут Александр Телепов, я — исследователь в Институте AIRI. Наша команда занимается применением глубокого обучения в науках о жизни. В сферу наших интересов входят такие задачи, как дизайн материалов, анализ растворимости или поиск новых лекарственных препаратов. Про последнее я бы хотел поговорить поподробнее. О том, что сегодня для поиска новых соединений используют нейросети, слышали многие. Взять хотя бы нашумевший AlphaFold 3 от DeepMind, решающий задачу генерации трехмерной структуры разнообразных молекулярных комплексов. Существуют и другие задачи, в которых нейросети преуспели над классическими численными методами. Ярчайший пример — генерация молекул‑лекарств. Одним из самых заметных подходов к этой задаче стал фреймворк генерации молекул‑лекарств на основе методов обучения с подкреплением FREED. Но и он оказался далёк от идеала. Не так давно наша научная группа воспроизвела, тщательно исследовала и существенно улучшила FREED. Мы представим свои результаты в журнале TMLR , статья доступна на архиве . Здесь же я кратко расскажу про сам FREED и его проблемы, а также суть наших исправлений этого подхода.

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/842534/

#разработка_лекарственных_препаратов #глубокое_обучение #медицинская_химия #оптимизация_молекул #генерация_молекул #deep_learning #drug_design #medicinal_chemistry #molecule_optimization #molecule_generation