Исследователи из Кембриджского и Манчестерского университетов доказали способность робота-ученого Евы найти лекарство от малярии. Для этого Ева сканировала десять тысяч сочетаний веществ каждый день и испытывала их на генетически модифицированных дрожжах, чтобы проверить токсичность для человеческих клеток. По замыслу её создателей, Ева сделает процесс поиска лекарств быстрее и дешевле.
Искусственный интеллект позволяет Еве учиться. Она выбирает соединения, которые активны в отношении поставленной цели — в данном случае это были плазмодии, одноклеточные паразиты, возбудители малярии. Препарат должен отвечать еще одному важному требованию: не должен вредить человеку. Отсутствие токсичности проверяется на генетически измененных дрожжах.
Ева сама выбирает из библиотеки, в которой около пятнадцати тысяч соединений, подходящие, и ставит опыты до десяти тысяч раз в день. Некоторые вещества она проверяет несколько раз, чтобы удостовериться в их бесполезности.
Для выбора лекарств Ева использует активное обучение — один из способов машинного обучения. Алгоритм самостоятельно назначает следующую исследуемую ситуацию. Такой подход позволит минимизировать расход исследуемого материала, то есть сэкономить производителю лекарств.
От начала разработки ле��арства до его выхода на рынок проходит десять лет, стоимость в среднем — около миллиарда долларов. А болезни, уносящие миллионы жизней, подстраиваются под препараты. Поэтому так важно автоматизировать процесс поиска и сделать его эффективнее.
Ева за работой
Искусственный интеллект позволяет Еве учиться. Она выбирает соединения, которые активны в отношении поставленной цели — в данном случае это были плазмодии, одноклеточные паразиты, возбудители малярии. Препарат должен отвечать еще одному важному требованию: не должен вредить человеку. Отсутствие токсичности проверяется на генетически измененных дрожжах.
Ева сама выбирает из библиотеки, в которой около пятнадцати тысяч соединений, подходящие, и ставит опыты до десяти тысяч раз в день. Некоторые вещества она проверяет несколько раз, чтобы удостовериться в их бесполезности.
Для выбора лекарств Ева использует активное обучение — один из способов машинного обучения. Алгоритм самостоятельно назначает следующую исследуемую ситуацию. Такой подход позволит минимизировать расход исследуемого материала, то есть сэкономить производителю лекарств.
От начала разработки ле��арства до его выхода на рынок проходит десять лет, стоимость в среднем — около миллиарда долларов. А болезни, уносящие миллионы жизней, подстраиваются под препараты. Поэтому так важно автоматизировать процесс поиска и сделать его эффективнее.
Ева за работой
