Российские ученые совместно с коллегами из Франции и Японии обучили нейронную сеть генерировать возможные химические реакции. Это поможет в синтезе новых лекарственных веществ. Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports.

Важнейший этап при разработке лекарств — соединение разных химических элементов в одно вещество, которое и будет лечить пациентов. Современные технологии дают ученым возможность рационально подходить к дизайну лекарств. Распространенным методом, например, стал виртуальный скрининг. Такой подход дает возможность автоматически генерировать гипотетические структуры молекул, которые могут обладать нужными свойствами. Но синтез веществ — дело сложное, и собранные теоретическим путем соединения не всегда удается довести до биологических испытаний. Поэтому ученым нужна методология компьютерного планирования синтеза, которая искала бы последовательность химических реакций, ведущих к целевому соединению.

Этим вопросом и занялись поддержанные грантом Российского научного фонда отечественные ученые совместно с французскими и японскими коллегами. Они разработали технологию на основе искусственного интеллекта, которая может предсказывать новые химические реакции. Нейронную сеть исследователи обучали на известных химических реакциях, а затем она предлагала новые соединения. Разработчики закодировали химическую реакцию в виде текстовой строки, которая содержит данные обо всех атомах, связях и реакционном центре, то есть об элементах, ответственных за проведение реакции. Затем эта строка обрабатывалась с помощью технологии анализа текстов, и генерировались новые строки с закодированными химическими процессами. Разработчики стремились к тому, чтобы сгенерированные реакции были похожи на реакции Сузуки, которые активно используют в синтезе лекарств.

«Интересно, что реакция Сузуки была открыта в Университете Хоккайдо, за что Акира Сузуки получил Нобелевскую премию по химии в 2013 году. Мы полностью положились на предсказания натренированной нейронной сети. Нейронная сеть предлагала реакции разной степени «фантастичности», от теоретически разумных до весьма смелых и маловероятных. Поэтому мы разработали специальный фильтр, который сортировал реакции и отсекал откровенные ошибки. Система предложила несколько типов реакций, внешне похожих на реакции Сузуки, но которых не было в нашей обучающей выборке. Она включала реакции до 2016 года, но зато они нашлись в литературе, в более поздних исследованиях. Это показывает, что предложенный подход действительно позволяет находить новые химические реакции», — рассказал руководитель исследования, старший научный сотрудник лаборатории хемоинформатики и молекулярного моделирования Казанского федерального университета Тимур Маджидов.