Исследователи из Сколтеха и Мюнхенского центра им. Гельмгольца по исследованию окружающей среды и здоровья создали технологию прогноза токсичности потенциальных лекарств.

Новая технология прогноза токсичности веществ-кандидатов на лекарства учитывает результаты испытаний на разных видах животных. Рисунок: Sergey Sosnin et al.//J. Chem. Inf. Model., Article ASAP DOI: 10.1021/acs.jcim.8b00685/Publication Date (Web): December 27, 2018.

При разработке нового лекарства исследователи перебирают десятки тысяч химических веществ, которые потенциально могли бы оказывать лечебное действие. После того как подобные вещества находят, из них выбирают самые эффективные. Затем следуют испытания на живых тканях и животных, в ходе которых выясняют, токсичен ли препарат для живого организма. При отрицательных результатах начинаются клинические испытания, первая стадия которых призвана выявить переносимость лекарства человеком. Именно на этой стадии отсеивается большая доля потенциальных лекарств. То есть когда уже вложены большие деньги и усилия в разработку данного препарата.

Исследователи из Сколтеха (CDISE, группа Максима Фёдорова) и Мюнхенского центра им. Гельмгольца по исследованию окружающей среды и здоровья (HMGU, группа Игоря Тетко) создали технологию прогноза токсичности потенциальных лекарств на основе использования алгоритмов многозадачного машинного обучения и анализа различных видов данных по токсичности. С её помощью можно точно прогнозировать нежелательные эффекты препаратов на самой ранней стадии разработки...

№3, 2019