Новая модель PDGrapher ускоряет разработку лекарств

Создание новых медицинских препаратов — это длительный и затратный процесс, который обычно занимает 10–15 лет. Значительное количество кандидатов отбраковывается на ранних стадиях, но исследователи из Гарвардской медицинской школы разработали инструмент, который может изменить эту ситуацию. Модель PDGrapher, основанная на графовых нейронных сетях, решает задачу «обратного поиска», анализируя различия между больными и здоровыми клетками для выявления потенциальных терапий. В первых испытаниях PDGrapher показал высокую точность и скорость работы, превосходя конкурентов на 19 наборах данных, связанных с 11 типами рака. Алгоритм смог заново открыть известные решения, что подтверждает его способность генерировать новые идеи. В настоящее время PDGrapher прошел предварительные вычислительные тесты, и его код доступен на GitHub. В будущем планируются клинические испытания, чтобы оценить его применение в лечении пациентов.