Объединив искусственный интеллект (ИИ) и один из самых быстрых в мире суперкомпьютеров, китайские ученые создают ранее неизвестные химические вещества, которые в будущем могут быть использованы в клинических целях.
Суперкомпьютер Tianhe-2 в провинции Гуандун на юге Китая, который в этом месяце вошел в десятку самых быстрых в мире в списке TOP 500, использовался в качестве платформы для открытия лекарств. Теперь алгоритмы на основе искусственного интеллекта делают машину еще умнее. Одним из первых ученых, который создавал суперкомпьютеры универсального применения, стал Ян Сюэцзюнь.
Ученые из Университета Сунь Ятсена и пекинского стартапа Galixir, занимающегося искусственным интеллектом, вместе с экспертами из Технологического института Джорджии и Массачусетского технологического института представили практический набор инструментов глубокого обучения для прогнозирования путей биосинтеза натуральных продуктов (PN).
На сегодняшний день зарегистрировано более 300 000 ПН, но из-за сложных производственных ноу-хау только одна десятая часть была разработана в качестве субстрата или продукта, что делает компьютерное обнаружение актуальным.
В недавнем исследовании, опубликованном в журнале Nature Communications, исследователи представили инструмент под названием BioNavi-NP (с использованием английских инициалов для натуральных продуктов), позволяющий предложить пути биосинтеза ПН из простых строительных блоков оптимальным способом, который не требует правил.
Во-первых, одношаговая модель прогнозирования биоретросинтеза обучается генерировать предшественников-кандидатов для целевого ПН. Согласно исследованию, модель, полностью управляемая данными, обеспечивает точность прогнозирования в 1, 7 раза выше, чем предыдущая модель, основанная на правилах.
Исследователи объединили существующий инструмент прогнозирования ферментов, чтобы создать открытый и простой в использовании веб-сервер, который может прогнозировать пути биосинтеза. Он также может оценить биологическую жизнеспособность этих путей на основе предполагаемых видовых предпочтений и предпочтений ферментов.
Введя любую соответствующую молекулу PN в онлайн-инструментарий, можно получить несколько предсказанных форм для синтеза в течение нескольких минут.
Скорость и точность результата возможны только благодаря мощным параллельным вычислительным возможностям Tianhe-2 и его настраиваемым ресурсам графического процессора, которые помогают сократить время обучения и тестирования более чем на две недели.