Алгоритмы машинного обучения ускоряют проектирование вакцин-кандидатов и помогают искать биомаркеры ранних стадий заболеваний
Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт» разрабатывает вакцины с использованием технологий искусственного интеллекта. Учёные применяют методы структурной биологии в сочетании с алгоритмами машинного обучения для расчёта структуры кандидатов на вакцины. Это позволяет им сократить этапы поискового синтеза и уменьшить затраты времени и ресурсов. Окончательный синтез и испытания проводятся в установленном порядке.
По данным документа, завершены расчёты трёх кандидатов-вакцин против африканской чумы свиней, одного кандидата против нового штамма коронавируса и одного — против лихорадки денге. Также близятся к завершению расчёты кандидата-вакцины против болезни Лайма.
В структуру института в последние годы включены новые исследовательские центры, и проект дополнительно уточняет направления работы в эпидемиологии. Помимо вакцин, планируются исследования неинфекционных заболеваний — неврологических и психических расстройств, онкологических и сердечно‑сосудистых болезней. В частности, институт будет искать новые биологические маркеры для выявления доклинических и ранних стадий болезни Альцгеймера с помощью машинного обучения и ИИ. Также запланированы работы по борьбе с герпесвирусами, цитомегалией и вирусом Эпштейна–Барр.
Коротко о лихорадке денге: это заболевания распространено в тропиках и субтропиках, переносится комарами. По оценкам ВОЗ, ежегодно регистрируется примерно 100–400 млн случаев инфекций; большинство проходит легко или бессимптомно, но в ряде случаев возможны тяжёлые, потенциально летальные осложнения.
Читайте ещё по теме:
Корпус малой атомной станции «Елена-АМ» планируют напечатать на 3D-принтере в Курчатовском Институте
Технологию для создания сверхтонких проводов создали в Курчатовском институте
Новый лёгкий и сверхпрочный материал для бронежилетов разрабатывают в Курчатовском институте