Важный прорыв в области фармацевтических исследований совершили учёные из Университета штата Огайо, создав систему искусственного интеллекта, способную революционизировать процесс разработки новых лекарств.
Новая генеративная модель ИИ под названием DiffSMol была разработана командой под руководством профессора Ся Нин из кафедр биомедицинской информатики и компьютерных наук и инженерии университета. DiffSMol анализирует формы известных лигандов — молекул, связывающихся с белковыми мишенями, — и использует эти формы в качестве условий для генерации совершенно новых 3D-молекул с улучшенными свойствами связывания.
«Используя хорошо изученные формы в качестве условия, мы можем обучить нашу модель генерировать новые молекулы с похожими формами, которых нет в существующих химических базах данных», — объясняет Нин. Эффективность системы впечатляет: при создании молекул, способных ускорить разработку лекарств, DiffSMol достигла успеха в 61,4% случаев, что значительно превосходит предыдущие исследования, где успех составлял лишь около 12%.
Исследователи продемонстрировали возможности DiffSMol на примере молекул, нацеленных на циклин-зависимую киназу 6 (CDK6), регулирующую клеточный цикл и способную подавлять рост раковых клеток, а также на нейтрализине (NEP), используемом в терапии для замедления прогрессирования болезни Альцгеймера. Результаты показали, что сгенерированные ИИ молекулы, вероятно, будут высокоэффективными: DiffSMol превзошла базовые методы по аффинности связывания на 13,2%, а при использовании формы как ориентира — на 17,7%.
Этот прорыв произошёл на фоне того, как FDA разрабатывает новые регуляторные рамки для ИИ в разработке лекарств. В январе 2025 года агентство опубликовало проект рекомендаций под названием «Рассмотрения по использованию искусственного интеллекта для поддержки регуляторных решений по лекарственным и биологическим продуктам», в котором даны рекомендации по применению ИИ для принятия решений о безопасности, эффективности и качестве лекарств.
В то время как традиционная разработка лекарств обычно занимает около десяти лет от открытия до выхода на рынок, подходы на базе ИИ, такие как DiffSMol, могут значительно сократить этот срок. Команда исследователей уже открыла код DiffSMol для других учёных, однако отмечает существующие ограничения: система пока может генерировать новые молекулы только на основе форм уже известных лигандов — этот барьер они надеются преодолеть в будущих исследованиях.