Создана уникальная система распознавания нейротропных препаратов

Российские ученые из СПбГУ, НТУ «Сириус» и НМИЦ им. В. А. Алмазова Министерства здравоохранения РФ под руководством доктора биологических наук, главного научного сотрудника Санкт-Петербургского государственного университета и профессора Российской академии наук Алана Калуева совместно с коллегами из Китая и Бразилии разработали новую уникальную систему для скрининга нейротропных препаратов с использованием искусственного интеллекта. Разработка была проверена на модельных животных — рыбах зебраданио (zebrafish, Danio rerio) — и показала свою эффективность.

Популярные пресноводные аквариумные рыбы зебраданио, или данио рерио,— перспективные модельные организмы для проведения тестирований медицинских препаратов. Сегодня их регулярно используют в биомедицине, поскольку их физиология и генетика сходны с человеческими. Кроме того, зебраданио можно быстро и недорого разводить для проведения научных исследований и содержать в больших количествах даже в маленьких лабораториях. При этом исследования препаратов на зебраданио может в 100–500 раз быть выгоднее аналогичных исследований на лабораторных грызунах, поэтому их часто используют в биомедицине.

Кроме того, для этих рыбок могут быть созданы специфичные линии, имитирующие различные заболевания человека, что позволяет изучать реакции на те или иные препараты в зависимости от имеющихся болезней и особенностей организма. Международная научная группа под руководством заведующего лабораторией биологической психиатрии Института трансляционной биомедицины СПбГУ Алана Калуева, одного из самых цитируемых ученых мира, а также самого цитируемого нейробиолога России, уже много лет проводит в СПбГУ исследования на этих модельных организмах с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Так, ранее нейробиологи Санкт-Петербургского госуниверситета вместе с IT-специалистами первыми в мире научили ИИ анализировать поведенческие реакции зебраданио на психотропные препараты.

«В рамках этой научной работы исследователи Санкт-Петербургского университета совместно с коллегами из научных и медицинских центров России и при активном сотрудничестве с коллегами из Китая и Бразилии создали новую уникальную платформу, которая теперь гораздо лучше анализирует поведенческие реакции зебраданио, вызванные различными нейротропными препаратами. Мы обучили ИИ распознавать и предсказывать их фармакологический профиль с высокой точностью — более 80%, а по некоторым препаратам до 100%»,— рассказал руководитель Алан Калуев.

Ученые протестировали систему на кофеине, алкоголе, никотине и флуоксетине (прозаке) — самом популярном в мире антидепрессанте. Как показали результаты исследования, разные вещества приводят к разным реакциям у модельных животных. Например, никотин вызывает характерное «поверхностное» плавание вдоль краев аквариума — это говорит о том, что вещество снижает тревожность (при которой рыбы плавают на дне) и является психостимулятором. При этом кофеин у рыб и многих других лабораторных животных, напротив, вызывает тревогу, поэтому под его воздействием зебраданио плавали на дне и часто «замирали».

«Мы намеренно обучали систему ИИ на таких совершенно разных профилях, чтобы показать, что она может эффективно угадывать препараты. Чем больше таких протестированных субъектов будет накоплено в “библиотеке”, тем с большей аккуратностью и точностью она будет предсказывать не только сами медикаменты, но и их фармакологию, то есть конкретно механизм их фармакологического действия на организм»,— пояснил Алан Калуев.

При этом созданная нейробиологами СПбГУ и коллегами платформа может угадывать искомое вещество даже в небольших дозах, но чем сильнее будет доза, тем более достоверным будет результат. Также ученые Санкт-Петербургского университета продемонстрировали, что система может угадывать некоторые новые аналоги тех препаратов, которые уже «знает». Кроме того, если ИИ столкнется с чем-то принципиально новым, он не будет ошибочно распознавать это, избегая ошибки «ложных позитивов», а равномерно распределит вероятности по всем известным классам препаратов, оправданно выдав «слабый» прогноз, что не позволит авторам сделать необоснованные заведомо ложные выводы.

Все коды и архитектура нейросети данной системы по решению авторов находятся в открытом доступе: уникальная разработка ученых СПбГУ уже стала доступна многим лабораториям в мире и может существенно ускорить разработку ими новых препаратов для лечения заболеваний нервной системы.

Использованы материалы статьи.

Андрей Березкин