Команда учёных SCAMT придумала алгоритм нового типа
Команда, в которую вошли студенты и сотрудники Центра химии и искусственного интеллекта SCAMT, а также несколько школьников из Петербурга, предложила собственный подход для количественного прогнозирования цитотоксичности неорганических наноматериалов. Метод также основан на алгоритмах машинного обучения, но, в отличие от аналогов, он позволяет воспроизводить концентрационные зависимости, обычно получаемые экспериментально.
С помощью 10–кратной перекрестной проверки ученые установили точность, с которой алгоритм предсказывает токсичность материалов. Погрешность составила 12%, это считается хорошим показателем и не мешает динамике этих процессов.
Где конкретно можно применять алгоритм
Одно из потенциальных применений разработанного алгоритма — скрининг наноматериалов для диагностики и терапии раковых заболеваний на их нетоксичность и безопасность. Наночастицы используются для доставки противораковых препаратов, а также сами могут выполнять терапевтическую и диагностическую роль. Например, некоторые наночастицы могут быть визуализированы на МРТ и помогут обнаружить опухоль на фоне здоровой ткани, выступая в качестве контрастного агента. При этом, разрабатываемые системы могут оказаться опасными и непригодными для применения в реальной практике, что делает подобный скрининг незаменимым.
Как разрабатывали алгоритм
Разработанный алгоритм стал результатом работы на «DataCon», который проводился Центром химии и искусственного интеллекта SCAMT с 19 июля по 1 августа в онлайн-формате. На соревновании участники выполняли различные задачи: собирали и очищали данные, визуализировали их, чтобы выявить зависимости, проводили статистический и графический анализ данных, скрининг моделей для поиска наилучших решений и валидировали результат на разных системах.
На основании проанализированных данных команды разрабатывали алгоритм, который нужно было оформить в виде кода на GitHub — облачной платформе для совместной разработки. Алгоритм победителей хакатона достиг наивысшей метрики по предсказанию токсичности наноматериалов.
Кто в команде проекта
В команду вошли студенты бакалавриата ИТМО Николай Широкий, Евгения Дин, Софья Сиротенко, аспирантка химико-биологического кластера Юлия Разливина, а также ученик 11 класса Аничкова лицея Илья Петров и ученик 10 класса 373 лицея Юрий Сергин. Руководили проектом аспирант химико-биологического кластера Никита Серов и директор химико-биологического кластера Владимир Виноградов.
Что дальше
Ученые из Центра искусственного интеллекта в химии — одного из подразделений химико-биологического кластера ИТМО — планируют объединить разработанный алгоритм с другими разработками Центра химии и искусственного интеллекта в единый проект, представленный в виде веб-сайта. С его помощью можно будет предсказывать токсичность, магнитные, каталитические и другие свойства наноматериалов. При его разработке исследователи вдохновляются Materials Project — открытым ресурсом, который позволяет рассчитывать свойства материалов для их дальнейшего применения преимущественно в физике. Ученые Центра химии и искусственного интеллекта считают одной из своих целей повышение доступности подобных решений для экспериментаторов.
Никита Серов. Фото: Маргарита Ерукова / ITMO.NEWS
«Наша задача — максимально встроить этот алгоритм в другие наши разработки, чтобы, помимо предсказания целевых свойств по типу каталитической активности, эффективности доставки, мы могли предсказывать безопасность материалов. Это важно, потому что алгоритмы могут предложить очень эффективную каталитическую систему, которая при этом в количестве 1 мкг на литр будет убивать 100% клеточных линий. Для научного сообщества в целом мы планируем разработать веб-сайт, на котором представим собранный и очищенный набор данных, чтобы другие ученые могли использовать его в своих разработках. Важно, чтобы исследования были воспроизводимы и валидны, поэтому мы выступаем за открытость таких ресурсов», — рассказал один из руководителей проекта Никита Серов.
Материал подготовлен командой ИТМО.news, статья-первоисточник.