Искусственный интеллект научился убивать рак идеальной комбинацией препаратов
Финские ученые разработали модель машинного обучения, которая точно предсказывает, какие комбинации неизученных ранее противораковых препаратов уничтожают различные типы клеток рака. ИИ, который обучали на большом наборе данных, полученном в ходе предыдущих исследований, достиг очень высокого уровня точности прогнозирования.
Терапия онкологических больных зачастую требует применения комбинации различных препаратов. Вдобавок к удалению опухоли пациентам назначают курс радиационной терапии, медикаментов или то и другое. Комплексная терапия лекарственными средствами обычно повышает эффективность лечения и способна снизить побочные эффекты.
Однако, экспериментальные исследования комбинаций препаратов ведутся очень медленно и обходятся дорого, поэтому все преимущества такой терапии часто остаются невыясненными. Решить эту проблему может метод машинного обучения, дающий возможность идентифицировать лучшую комбинацию медикаментов для уничтожения раковых клеток.
Такую модели разработали и обучили ученые из Университета Аальто и Университета Турку, пишет Science Daily. Они продемонстрировали, что ИИ может находить неизвестные ранее ассоциации между лекарственными средствами и раковыми клетками и добивается очень точных результатов. К примеру, значения так называемого коэффициента корреляции составили в эксперименте более 0,9. Это очень высокая степень надежности.
"Модель, обученная машиной, это, на самом деле, полиномиальная функция, известная по школьному курсу математики, но очень сложная", - пояснил профессор Юхо Роусу.
Тот же подход можно применять и для подбора наиболее эффективных лекарственных средств против нераковых заболеваний - например, бактериальных или вирусных инфекций. Для этого модель придется переобучить на новой базе данных.
