Неорганические наночастицы используют для доставки лекарства к раковым клеткам. Кроме того, они уменьшают негативное действие препарата на здоровые клетки организма, увеличивают его растворимость и даже сами могут разрушать опухоль. Но этот способ далек от совершенства — некоторые частицы токсичны не только для больных, но и для здоровых клеток. К тому же, синтез и анализ наночастиц — дорогой и трудоемкий процесс.
Ученые Центра искусственного интеллекта в химии научного кластера SCAMT Университета ИТМО придумали, как решить проблему с помощью машинного обучения. Они научили систему прогнозировать токсичность наночастиц на основе их параметров — размера, заряда, состава и характеристик поверхности. С помощью генетического алгоритма, который имитирует эволюционный отбор, платформа генерирует наночастицы, токсичные только для раковых клеток. Причем она ищет как новые частицы, токсичные для конкретного типа опухоли, так и рассчитывает избирательное воздействие уже синтезированных веществ.
Несмотря на то что ML-решения уже давно помогают предсказывать токсичность наночастиц, ученые ИТМО впервые использовали для этой цели генетический алгоритм. Производительность новой модели оказалась выше, чем у других. Кроме того, она способна отображать степень токсичности наночастиц для конкретных клеток в процентах.
Работоспособность своего решения химики проверили на базе данных других исследователей — в ней были описаны результаты экспериментов с наночастицами и клетками рака печени, яичников и кожи. Всего они проанализировали 3700 записей.
«Больные раком испытывают много страданий во время лечения, поскольку большинство лекарств не являются целевыми и вызывают побочные эффекты. Наша платформа подходит химикам-экспериментаторам, которые синтезируют наночастицы для терапии. С ее помощью они могут проверить уже синтезированные образцы для дальнейшего использования. Также она подойдет и биологам, которые ищут новые лекарства. Они смогут проверить возможность избирательного воздействия наночастиц на конкретную линию раковых клеток без лишних экспериментов», — объясняет первый автор статьи, аспирант второго курса химико-биологического кластера SCAMT Университета ИТМО Сусан Джьякхво.
Сейчас ученые адаптируют систему отбора наночастиц для борьбы с бактериями и грибками. Они считают, что это позволит решить проблему устойчивости микроорганизмов к антибиотикам.
Исследование выполнено в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030».
Статья: Susan Jyakhwo, Nikita Serov, Andrei Dmitrenko, Vladimir V. Vinogradov. «Machine Learning Reinforced Genetic Algorithm for Massive Targeted Discovery of Selectively Cytotoxic Inorganic Nanoparticles», Small, 2023, doi.org/10.1002/smll.202305375
Елена Катернюк, Центр искусственного интеллекта в химии ИТМО
