Исследователи из Университета Аалто, Университета Хельсинки и Университета Турку (Финляндия) разработали модель машинного обучения, которая точно предсказывает, как комбинации различных противораковых препаратов убивают различные типы раковых клеток. Новая модель ИИ была обучена с использованием большого набора данных, полученных в ходе предыдущих исследований, в которых изучалась связь между лекарствами и раковыми клетками, сообщает пресс-служба Университета Аалто. Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature Communications.
Модель искусственного интеллекта обнаружила ассоциации между лекарствами и раковыми клетками, которые ранее не наблюдались. «Модель дает очень точные результаты. Например, значения так называемого коэффициента корреляции в наших экспериментах были более 0,9, что указывает на отличную надежность», – говорит профессор Юхо Роусу из Университета Аалто. При экспериментальных измерениях надежным считается коэффициент корреляции 0,8-0,9.
Модель точно предсказывает, как комбинация лекарств избирательно подавляет определенные раковые клетки, если действие комбинации лекарств на этот тип рака ранее не было протестировано. Это поможет исследователям раковых заболеваний определить приоритеты, какие комбинации лекарств выбрать из тысяч вариантов для дальнейших исследований.
Тот же подход машинного обучения можно использовать не только для раковых заболеваний. В этом случае модель придется заново обучать, используя данные, относящиеся к этому заболеванию. Например, модель может использоваться для изучения того, как различные комбинации антибиотиков влияют на бактериальные инфекции или насколько эффективно различные комбинации лекарств убивают клетки, инфицированные коронавирусом SARS-Cov-2.
[Иллюстрация: MATTI AHLGREN, AALTO UNIVERSITY]
