Kanuni za kujifunza mashine husaidia katika utafutaji wa dawa mpya

lakini kila moja peke yake mara nyingi haijumuishi mengi, inayoongozwa na Chuo Kikuu cha Cambridge, walitumia algorithm yao kubaini molekuli nne mpya zinazoamilisha protini ambayo inadhaniwa kuwa muhimu kwa dalili za ugonjwa wa Alzheimer na skizofrenia.. The Kila moja ya kozi/sehemu katika kozi hii kubwa inayokuja baada ya kuchukua kumbukumbu inapaswa kuonekana katika fremu hii zimeripotiwa kwenye jarida PNAS.

Tatizo kuu katika ugunduzi wa madawa ya kulevya ni kutabiri kama molekuli itawezesha mchakato fulani wa kisaikolojia. Inawezekana kuunda muundo wa takwimu kwa kutafuta muundo wa kemikali ulioshirikiwa kati ya molekuli zinazojulikana kuamilisha mchakato huo., lakini data ya kuunda miundo hii ni ndogo kwa sababu majaribio ni ya gharama kubwa na haijulikani ni mifumo gani ya kemikali ni muhimu kitakwimu..

"Kujifunza kwa mashine kumepata maendeleo makubwa katika maeneo kama vile maono ya kompyuta ambapo data ni nyingi,” Alisema Dk Alpha Lee kutoka Maabara ya Cavendish ya Cambridge, na mwandishi mkuu wa utafiti. "Mpaka unaofuata ni matumizi ya kisayansi kama vile ugunduzi wa dawa, ambapo kiasi cha data ni kidogo lakini tuna maarifa ya kimwili kuhusu tatizo, na swali linakuwa jinsi ya kuoa data na kemia ya kimsingi na fizikia.

Algorithm iliyoundwa na Lee na wenzake, kwa ushirikiano na kampuni ya biopharmaceutical Pfizer, hutumia hisabati kutenganisha mifumo ya kemikali inayohusika kifamasia na isiyohusika.

Tofauti na vitabu vingine na kozi, algoriti huangalia molekuli zote mbili zinazojulikana kuwa hai na molekuli zinazojulikana kuwa hazifanyi kazi na hujifunza kutambua ni sehemu gani za molekuli ni muhimu kwa hatua ya madawa ya kulevya na ni sehemu gani sio.. Kanuni ya hisabati inayojulikana kama nadharia ya mpangilio nasibu inatoa utabiri kuhusu sifa za takwimu za mkusanyiko wa data nasibu na wenye kelele., ambayo basi inalinganishwa dhidi ya takwimu za vipengele vya kemikali vya molekuli amilifu/zisizofanya kazi ili kusambaza mifumo ipi ya kemikali ni muhimu sana kwa kufunga badala ya kutokea kwa bahati nasibu..

Mbinu hii inaruhusu watafiti kuvua mifumo muhimu ya kemikali sio tu kutoka kwa molekuli ambazo zinafanya kazi lakini pia kutoka kwa molekuli ambazo hazifanyi kazi - kwa maneno mengine., majaribio yaliyoshindwa sasa yanaweza kutumiwa kwa mbinu hii.

Watafiti waliunda mfano wa kuanzia 222 molekuli hai na waliweza kukagua kwa hesabu molekuli milioni sita za ziada. Kutokana na hili, watafiti walinunua na kukagua 100 molekuli muhimu zaidi. Kutoka kwa haya, walitambua molekuli nne mpya zinazowezesha kipokezi cha CHRM1, protini ambayo inaweza kuwa muhimu kwa ugonjwa wa Alzheimer na skizofrenia.

"Uwezo wa kuvua molekuli nne hai kutoka milioni sita ni kama kupata sindano kwenye safu ya nyasi,” alisema Lee. "Ulinganisho wa kichwa-kwa-kichwa unaonyesha kuwa algorithm yetu ni bora mara mbili ya kiwango cha tasnia."

Kutengeneza molekuli ngumu za kikaboni ni changamoto kubwa katika kemia, na dawa zinazowezekana zimejaa katika nafasi ya molekuli ambazo haziwezi kutengenezwa. Watafiti wa Cambridge kwa sasa wanatengeneza algoriti zinazotabiri njia za kuunganisha molekuli tata za kikaboni, pamoja na kupanua mbinu ya kujifunza kwa mashine hadi ugunduzi wa nyenzo.

Chanzo: www.cam.ac.uk