#Наука в России

Специалисты Института общей и неорганической химии им. Н. С. Курнакова (ИОНХ РАН) и МГУ им. М. В. Ломоносова создали крупнейшую в мире базу данных противоопухолевой активности комплексов металлов, а также разработали модели машинного обучения для предсказания такой активности. Об этом сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ, при финансовой поддержке которого проведена работа.

"Российские ученые из ИОНХ РАН и МГУ им. М. В. Ломоносова создали базу данных цитотоксичности (способности оказывать разрушительное воздействие на живые клетки - прим. ТАСС) комплексов переходных металлов "MetalCytoToxDB" и разработали модели машинного обучения для предсказания их противоопухолевой активности. База данных включает более 26500 значений IC50 (показатель концентрации вещества, необходимой для подавления активности клеток на 50%) для 7050 комплексов рутения, иридия, родия, рения и осмия", - отметили в пресс-службе.

Как рассказали ТАСС в ИОНХ РАН, некоторые металлы в составе специальных химических соединений - "комплексов" - способны проникать в раковые клетки и нарушать их работу: блокировать деление, повреждать ДНК или запускать гибель клетки. Так действует, например, цисплатин - один из самых распространенных препаратов химиотерапии. Однако разработка новых металлсодержащих препаратов долгое время была затруднена: систематизированных данных об их действии на опухолевые клетки практически не существовало. Крупные международные базы данных почти не содержали информации о таких соединениях, что не позволяло применять к ним современные методы искусственного интеллекта.

Чтобы восполнить этот пробел, московские химики вручную собрали и систематизировали данные более чем из 1900 рецензируемых научных публикаций. Итогом стала крупнейшая в мире база данных в своей области: она охватывает пять металлов - рутений, иридий, родий, рений и осмий - и содержит результаты испытания более 7 тыс. их соединений на 754 типах опухолевых клеток.

На основе собранных данных ученые обучили модели машинного обучения, которые умеют предсказывать, будет ли новое соединение подавлять рост раковых клеток - еще до его синтеза в лаборатории. Модель показала высокое качество при отборе перспективных соединений: она значительно сужает круг веществ - "кандидатов", которые стоит проверить в лаборатории. Показательна проверка на практике: модель обучили на статьях, опубликованных до 2024 года, а затем протестировали на новых работах 2025 года. В 9 случаях из 10 она верно определяла, какие соединения действительно способны подавлять рост опухолевых клеток, что в два раза лучше результатов случайного отбора.

Исследование выполнено при финансовой поддержке Минобрнауки РФ.

Источник: ТАСС