Студенты МФТИ разработали алгоритм для поиска лекарств от рака

Исследователи из МФТИ представили нейросетевую модель, способную предсказывать эффективность химических соединений в борьбе с онкологическими заболеваниями. Разработка сокращает время первичного отбора молекул для создания новых препаратов с нескольких месяцев до нескольких дней, позволяя ученым сосредоточиться на наиболее перспективных кандидатах еще до этапа лабораторных испытаний.

В основе системы лежит метод глубокого обучения, который анализирует тысячи химических структур, сопоставляя их с известными биологическими мишенями. Алгоритм не просто выявляет потенциально активные вещества, но и прогнозирует их токсичность, что критически важно для безопасности будущих медикаментов. Ранее этот процесс требовал длительного ручного анализа данных или дорогостоящих скринингов, доступных далеко не каждой лаборатории.

Команда проекта уже провела серию тестов, подтвердив высокую точность предсказаний на существующих базах данных лекарственных соединений. Сейчас разработчики работают над интеграцией модели в открытые платформы для фармацевтических компаний. Внедрение такой технологии обещает изменить подход к разработке таргетной терапии, снижая затраты на ранних этапах исследования и ускоряя выход инновационных лекарств на рынок.