Исследователи MIT разработали нейросеть GeoMol, предсказывающую трехмерную структуру молекулы по ее двумерному графу. Этот метод может ускорить разработку новых лекарств.
При разработке новых лекарств ученые ищут молекулы, которые могут присоединяться к болезнетворным белкам и изменять их функциональность. Для этого важно знать трехмерную форму молекулы, чтобы понять, как она будет прикрепляться к определенным поверхностям белка. Экспериментальные работы в данном направлении являются трудоемкими и дорогостоящими в силу большого количества пространственных конфигураций молекул.
В MIT для решения этой задачи разработали модель, которая предсказывает трехмерную форму молекулы на основе графа ее молекулярной структуры. Моделирование одной молекулы с помощью GeoMol занимает несколько секунд несколько секунд и является более точным, чем при использовании существующих коммерческих ИИ-инструментов. GeoMol может помочь фармацевтическим компаниям ускорить процесс поиска лекарств, сократив количество молекул, которые им необходимо протестировать в лабораторных экспериментах.
В GeoMol используется метод передачи сообщений по графу. Исследователи адаптировали нейронную сеть для предсказания конкретных параметров молекулярной геометрии. На основе графа GeoMol предсказывает длины химических связей между атомами и углы этих отдельных связей. Эти характеристики определяют возможные пространственные конфигурации молекулы.
