Токсичность потенциальных лекарств: нейросеть обучили на 29 типах данных
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Исследователи Сколтеха и Мюнхенского центра имени Гельмгольца по исследованию окружающей среды и здоровья разработали нейросеть для одновременного прогнозирования нескольких видов токсичности потенциальных лекарств. Модель обучали на данных о более чем 70 тысячах органических соединений, разделённых на 29 типов с учётом вида животного и способа введения вещества.
Сравнение с моделями, рассчитанными на один тип токсичности, показало, что многозадачное обучение улучшает качество прогнозирования. Созданные модели доступны онлайн, чтобы исследователи могли оценивать токсичность соединений для разных видов животных. Разработчики планируют в дальнейшем добиваться точных прогнозов токсичности для человека. Результаты исследования опубликованы в Journal of Chemical Information and Modeling.
Главное
- Нейросеть прогнозирует несколько видов токсичности потенциальных лекарств одновременно.
- Для обучения использовали данные о более чем 70 тысячах органических соединений.
- Данные распределили на 29 типов с учётом вида животного и способа введения вещества.
- Созданные модели доступны онлайн для оценки токсичности соединений для разных видов животных.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация