Tänaseni rääkida tehisintellekt on seda teha kahtlemata ühel tarkvara- ja riistvaradisaini maailmas kõige sagedamini esinevatel teemadel, mitte asjata, praktiliselt kõigis ülikoolides ning teadus- ja arenduskeskustes on selle teemaga tegelevaid eksperte, rääkimata sellest, et oleme sellest rääkimine võib tänapäeval olla arvutustehnika maailmas üks kõige paremini tasustatud töökohti.
Kaugel sellest kõigest on tõsi see, et vähehaaval kehtestatakse tehisintellekti teema praktiliselt kõigis arvutitööstuse, asjade interneti või sotsiaalsete võrgustike valdkondades, rääkimata mõnest sektorist, kus näib, et iga kasutaja, kuigi mõnikord kasutab seda isegi teadmata seda tüüpi tarkvaraplatvormi. Siinkohal tuleb märkida, et mitte ainult nendes sektorites ei kehtestata tehisintellekti, vaid ka vähehaaval edeneb see ka teistes teadusvaldkondades nagu antud juhul uute ravimite väljatöötamine.
MIT-i meeskond on suutnud välja töötada tarkvara, mis suudab luua uusi ravimeid
Farmaatsiasektori üks peamisi probleeme, kui seda nii saab nimetada, on see, et uute molekulide loomiseks, mis on uute ravimite loomiseks vajalik, ei toimub käsitsi. Kummalisel kombel on protsess nii uue ravimi loomiseks kui ka olemasoleva arendamiseks selle omaduste parandamiseks.
Põhimõtteliselt ja liigsetesse detailidesse laskumata on see, mida keemikud seda tüüpi protsessides teevad, valides molekuli, mille potentsiaal on teadaolevalt võimeline võitlema väga konkreetse haigusega. Selle juba valitud molekuli jaoks tehakse selle mõju suurendamiseks rida käsitsi reguleerimisi. Kahjuks see ülesanne võtab kaasatud keemikud tavaliselt kaua aega sest pärast kogu seda tööd ei saa oodatud tulemusi.
See tarkvara võib uue ravimi väljatöötamisel osalevatele keemikutele palju tööd kokku hoida.
Nagu näete, oli seni keemiku töö uue ravimi väljatöötamisel ülesanne, mis võis vähemalt siiani olla üsna masendav. Ma ütlen seda alates arvutiteaduse ja tehisintellekti laborist ühises töös elektrotehnika ja arvutiteaduse osakonnaga, mis mõlemad kuuluvad Massachusettsi Tehnoloogiainstituut (MIT) on suutnud kavandada tarkvara, mis on võimeline automatiseerima ravimikujundusprotsessi automatiseeritud õppesüsteemide abil.
Esimeste katsetuste käigus, mis viidi läbi selle uue tarkvaraga, mis on võimeline valige molekulid ravimiga soovitud omaduste põhjal võidelda teatud haigusega modifitseerida molekulaarstruktuure sama, et saavutada võimalikult suur potentsiaal, jäädes samal ajal keemiliselt kehtivaks.
In sõnad Rob Matheson, MIT-i arst:
Mudel võtab põhimõtteliselt andmed sisestatud molekulaarstruktuurist ja loob otseselt molekulaargraafikud: molekulaarstruktuuri üksikasjalikud kujutised, kusjuures sõlmed tähistavad aatomeid ja servad sidemeid. Jaotate need graafikud väiksemateks kehtivate funktsionaalsete rühmade rühmadeks, mida kasutate "ehitusplokkidena", mis aitavad teil molekule täpsemalt rekonstrueerida ja paremini modifitseerida.
Tarkvara probleemideta tööle saamiseks on veel mitu kuud tööd
Selle projekti negatiivne osa on see, et see on lihtsalt töö, mida on veel ees palju arengut. Sellegipoolest on eriti silmatorkav, et see uus tarkvara on saavutanud palju tõhusamaid tulemusi kui muud ravimidisaini automatiseerimiseks mõeldud süsteemid, kuna kõik testide käigus loodud molekulid olid kehtivad, samas kui teised laialt tunnustatud mudelid, kehtivusmäär on 43%.
Sõnade järgi Wengong jin, MITi arvutiteaduse ja tehisintellekti laboratooriumi doktorant:
Selle taga oli inimeste ebaefektiivne modifikatsiooniprotsess molekulide kujundamisel automaatse iteratsiooni ja meie loodud molekulide kehtivuse tagamise teel.