Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) разработали алгоритм SPARROW , который может значительно ускорить процесс открытия новых лекарств, оптимизируя выбор молекул для синтеза на основе прогнозирования стоимости и свойств.
Этот алгоритм позволяет автоматически выбирать наиболее перспективные молекулы для тестирования, учитывая множество факторов, включая затраты на синтез и вероятность успешного результата. Благодаря этому SPARROW может стать настоящим прорывом в области фармацевтики и других химических дисциплин.
SPARROW представляет собой комплексную систему, которая учитывает не только стоимость синтеза молекул, но и их потенциальные свойства. Алгоритм анализирует доступные данные из онлайн-репозиториев и существующих инструментов искусственного интеллекта, чтобы предложить наиболее экономически выгодные и эффективные планы синтеза.
В ходе тестирования алгоритм успешно показал себя в трёх реальных кейсах, помогая учёным найти наиболее оптимальные молекулы для синтеза с минимальными затратами. SPARROW также можно использовать в других областях, например, для создания новых агрохимикатов или материалов для органической электроники.
Одним из ключевых преимуществ SPARROW является его способность интегрировать информацию о промежуточных соединениях, необходимых для синтеза, и учитывать их при выборе молекул для тестирования. Это позволяет значительно повысить эффективность процесса синтеза и сократить затраты.
Алгоритм способен работать с молекулами, созданными как человеком, так и сгенерированными искусственным интеллектом. Эта универсальность делает SPARROW уникальным инструментом для химиков, позволяя оценивать различные варианты синтеза на равных условиях.
Исследователи планируют продолжить развитие алгоритма, добавляя новые элементы, такие как параллельная химия и более сложные модели оценки стоимости и ценности синтеза. В будущем SPARROW может стать важным инструментом для полностью автономного процесса разработки лекарств, существенно сократив время и затраты на их создание.