Post #107

Исследователи Гарвардской медицинской школы разработали инструмент на основе искусственного интеллекта для ускорения поиска и разработки лекарств Исследователи Гарвардской медицинской школы (Harvard Medical School) представили инструмент на основе искусственного интеллекта, который способен радикально ускорить процесс поиска и разработки лекарств. 🧬 Новая технология PDGrapher, опубликованная в журнале Nature, применяет машинное обучение для выявления комбинаций генов, которые прицельно обращают развитие болезни в клетках. По данным авторов, PDGrapher работает до 25 раз быстрее существующих методов. 📊 Руководитель исследования, доцент Гарвардской медицинской школы Маринка Житник (Marinka Zitnik), отмечает, что команда перевернула традиционный подход: «Вместо вопроса “что произойдет, если мы применим это лекарство?”, мы спросили: “какое лекарство или набор мишеней вернут клетку в здоровое состояние?”» 💡 Технология основана на принципе оптимального проектирования вмешательств (optimal intervention design) — алгоритм подбирает, какие генные изменения способны восстановить нормальные функции клетки. Это позволяет проектировать лекарства для конкретных генетических мутаций, а не только под одну цель («one drug — one target»). 🚀 Ключевые преимущества PDGrapher: - Учитывает взаимодействие множества генов одновременно; - Позволяет находить новые терапевтические стратегии, ещё не исследованные учёными; - Особенно перспективна для изучения редких и слабоизученных заболеваний; - Может ускорить ранние этапы разработки лекарств, предсказывая комбинации генов, на которые стоит нацелиться. ⚠️ Однако исследователи признают ограничения: по словам соавтора работы Сян Лин (Xiang Lin), модель пока не умеет использовать существующие научные знания для улучшения анализа связей между генами. ⏳ По оценке первого автора Гуадалупе Гонсалес (Guadalupe Gonzalez), PDGrapher можно будет применять в практических исследованиях уже через 1–3 года, но реальные лекарства, созданные с её помощью, появятся не раньше чем через десятилетие: «До крупных перемен в фармацевтике ещё далеко. Такие революции требуют времени». 🔬 Тем не менее, PDGrapher открывает путь к новой парадигме биомедицины — от анализа отдельных генов к моделированию целых сетей взаимодействий, соединяя болезненные состояния и возможные вмешательства в один шаг. #proharvard#Harvard#Гарвард