Предложенный алгоритм ищет вещества, которые обладают активностью против двух белков одновременно. Другие модели машинного обучения зачастую могут генерировать молекулы только для одного белка.

Решение ученых Университета ИТМО способно подбирать молекулы с учетом различных свойств и гарантировать их синтезируемость. Оно также учитывает отсутствие токсичности и побочных эффектов, связывание с целевыми белками, схожесть с другими лекарствами и биологическую активность.

ИИ-систему использовали для подбора молекул-кандидатов, которые могут стать основой для препаратов от кишечной палочки. Она смогла найти 56 новых соединений. Их пока не проверяли в лаборатории. Как отмечают разработчики, обычно из молекул-кандидатов, обнаруженных вычислительными методами, подходящими на практике оказываются один или два.

Разработчики предполагают, что в будущем ИИ-систему можно будет использовать для ускорения процесса создания препаратов против различных бактерий, например сальмонеллы, клебсиеллы, менингококка, а также для создания противовирусных и противогрибковых средств.

В начале июня в Университете ИТМО представили скрининговую платформу на базе искусственного интеллекта для предсказания эффективности комбинаций наночастиц и антибиотиков. Решение предназначено для борьбы с антибиотикорезистентными бактериями.