Специалисты компании Collaborations Pharmaceuticals создали модель машинного обучения, предназначенную для поиска новых лекарственных препаратов. В ходе исследования они внесли изменения в существующую методику, чтобы идентифицировать молекулы, представляющие потенциальную угрозу.
Искусственный интеллект разработал 40 тысяч вариантов потенциально опасных молекул, которые могут быть использованы при создании химического оружия. Фабио Урбина, ведущий автор исследования из Collaborations Pharmaceuticals, рассказал о полученных результатах, опубликованной в Nature Machine Intelligence.
Искусственный интеллект создавался для разработки инновационных лекарств. Он анализирует информацию о протестированных молекулах, чтобы оценить их эффективность и безопасность. Наличие подготовленного набора данных позволяет моделям машинного обучения выявлять фрагменты молекулярной структуры, обуславливающие токсичность. Генеративные модели объединяют молекулы в соответствии с задачами, которые ставят ученые.
В рамках нового исследования методология была пересмотрена с целью, чтобы алгоритм не исключал, а выявлял токсичные вещества. Искусственный интеллект за шесть часов определил десятки молекул, представляющих угрозу для здоровья человека. В их числе были соединения, схожие с VX – ингибитором ацетилхолинэстеразы, разработанным в Великобритании в начале 1950-х годов. Это вещество по внешнему виду напоминает моторное масло, но лишено вкуса и запаха. Ацетилхолинэстераза – фермент, используемый нейронами для контроля работы мышц. Нервно-паралитическое вещество VX препятствует нормальной работе этого фермента, вызывая паралич диафрагмы и дыхательных мышц.
По словам ученых, среди найденных молекул присутствовали соединения, обладающие токсичностью, превышающей токсичность VX. Обнаруженные структуры имели сходство с VX и другими образцами химического оружия. Некоторые из них были разработаны на основе прототипов реальных отравляющих веществ, которые не были внесены в существующую базу данных.
Урбина подчеркнул, модель машинного обучения предоставила прогноз токсичности, однако для точного определения опасности полученных молекул необходимы лабораторные исследования. Эксперт оценил возможность применения генеративных моделей и наборов данных для разработки химического оружия.
Теоретически это допустимо, по словам исследователя, но для практической реализации необходимо синтезировать опасную молекулу после получения ее модели. Получение веществ, используемых в химическом оружии, представляет собой сложную задачу: они находятся под контролем, и их производство осуществляется лишь небольшой группой компаний.