Главная / Наука и технологии / ИИ научился прогнозировать побочные эффекты от приёма нескольких лекарств

ИИ научился прогнозировать побочные эффекты от приёма нескольких лекарств

ИИ научился прогнозировать побочные эффекты от приёма нескольких лекарств

Миллионы людей сталкиваются с ситуацией, когда врачи назначают им более одного препарата. Многие люди, особенно пожилые, принимают несколько лекарств от различных недугов. Однако такое сочетание может вызвать негативные побочные эффекты, и медики далеко не всегда могут их предугадать.

По словам специалистов, тестировать различные комбинации просто нецелесообразно: на фармацевтическом рынке постоянно появляются новые препараты или аналоги уже известных, которые могут отличаться по составу. Проверка каждого сочетания потребует огромных ресурсов. Но это в том случае, если осуществлять её будут люди.

Учёные из Стэнфордского университета предложили логичное и оптимальное (относительно затрат) решение: доверить работу искусственному интеллекту (ИИ).

В работе, которую исследователи представили на ежегодной конференции Международного общества вычислительной биологии в Чикаго (International Society for Computational Biology), отмечается, что новая система способна прогнозировать потенциальные побочные эффекты от различных комбинаций лекарственных средств.

Разработка, получившая название Decagon, должна использоваться врачами при назначении препаратов: она поможет принять правильное решение и найти наиболее безопасные и эффективные комбинации, даже если речь идёт о сложном заболевании, утверждают исследователи.

Согласно официальным данным, сегодня на фармацевтическом рынке представлено около пяти тысяч лекарств, а побочных эффектов изучено около тысячи. Получается, что все возможные сочетания препаратов могут создать почти 125 миллиардов потенциальных побочных эффектов. Однако масштабных систематических исследований в этой области ранее не проводилось.

Но, возможно, они и не потребуются, поскольку новая система уже знает, как лекарства влияют на "клеточное оборудование" человеческого организма. Команда создала массивную сеть данных, включающую информацию о том, как более 19 тысяч белков в нашем теле взаимодействуют между собой и как изменяется их работа при воздействии различных препаратов.

Используя более четырёх миллионов известных ассоциаций между лекарственными средствами и побочными эффектами, специалисты разработали метод выявления закономерностей возникновения побочных эффектов в зависимости от того, на какие белки нацеливается препарат.

Для этого команда обратилась к методу глубокого обучения. Получившаяся система не только упорядочивает уже известные побочные эффекты, но и может предсказать, какие из них повлечёт каждая конкретная комбинация лекарств.

Во время тестов учёные сверяли прогнозы с уже известными данными, а также указывали в "условиях задачи" такие сочетания, которые не были загружены в систему. Например, ИИ было предложено оценить комбинацию аторвастатина (препарат для снижения уровня холестерина) и амлопидина (препарат для снижения артериального давления). Известно, что при одновременном приёме этих лекарств может возникнуть неприятный побочный эффект – воспаление мышц. Система Decagon правильно оценила риски, хотя они и не фигурировали в исходных данных: информация о том, что препараты в паре вызывают мышечное воспаление, появилась лишь в 2017 году.

В других тестах ИИ предсказал ещё десять побочных эффектов, также не внесённых в систему. Но, когда команда проверила медицинскую литературу, оказалось, что в пяти случаях данные действительно являются правдивыми и были подтверждены экспериментально совсем недавно.

Отмечается, что пока Decagon рассматривает лишь парные сочетания препаратов, поэтому следующим шагом станет усовершенствование системы: в будущем она должна работать с более сложными комбинациями.

Кроме того, команда планирует создать ещё один инструмент для персонализированной медицины, с помощью которого можно будет определить, как организм конкретного пациента отреагирует на приём того или иного лекарства. Предполагается, что такая система также поможет в разработке более эффективных схем лечения тяжёлых заболеваний с минимальным числом побочных эффектов.

Более подробная информация о новой разработке содержится в статье, опубликованной в журнале Bioinformatics.

Кстати, ранее искусственный интеллект научился диагностировать инфаркт миокарда и рак кожи, а также определять риск смерти пациента.

Медики же открыли новый опасный побочный эффект приёма антибиотиков и рассказали, почему курс таких лекарств не обязательно пропивать до конца.

Источник

Прокрутить до верха