Руководил проектом доктор биологических наук Алан Калуев — главный научный сотрудник Санкт-Петербургского государственного университета и профессор Российской академии наук.

Систему проверили на рыбах зебраданио (zebrafish, Danio rerio), она показала свою эффективность.

Результаты исследования опубликованы в Journal of Neuroscience Methods.

Зебраданио, или данио рерио (на фото) — пресноводные аквариумные рыбки, которые используются в биомедицине. Их физиология и генетика похожи на человеческие, поэтому они перспективны для тестирования медицинских препаратов.

Рыбки быстро размножаются, их можно недорого содержать даже в небольших лабораториях. Исследования на зебраданио выгоднее аналогичных исследований на грызунах, поэтому рыбок часто используют в биомедицинских исследованиях.

Для рыбок зебраданио могут быть созданы линии, имитирующие заболевания человека. Это позволяет изучать реакции на различные препараты в зависимости от особенностей организма.

Международная научная группа под руководством Алана Калуева, одного из самых цитируемых ученых мира и самого цитируемого нейробиолога России, проводит исследования на этих модельных организмах с использованием искусственного интеллекта (ИИ).

Ранее ученые Санкт-Петербургского университета вместе с IT-специалистами первыми в мире научили ИИ анализировать поведенческие реакции зебраданио на психотропные препараты. Вместе с коллегами из научных и медицинских центров России, а также Китая и Бразилии они создали новую платформу для анализа поведенческих реакций зебраданио, вызванных различными препаратами.

С помощью этой платформы обученный ИИ распознает и предсказывает фармакологический профиль препаратов с точностью более 80%, а в некоторых случаях — 100%, — рассказал руководитель научной группы профессор Алан Калуев.

Ученые проверили работу системы на примере кофеина, алкоголя, никотина и флуоксетина (прозак).

Оказалось, что разные вещества вызывают у модельных животных разную реакцию. Например, никотин снижает тревожность — рыбы под его воздействием плавают вдоль краев аквариума. А кофеин, наоборот, вызывает тревогу: зебраданио замирали и плавали на дне.

Мы обучали систему ИИ на разных профилях, чтобы показать ее эффективность. Чем больше данных будет в «библиотеке», тем точнее система сможет предсказывать не только сами препараты, но и их воздействие на организм, — пояснил Алан Калуев.

Платформа может угадывать искомое вещество даже в небольших дозах. Чем сильнее доза, тем более достоверный результат.

Система также способна распознать некоторые новые аналоги уже известных препаратов. Если ИИ столкнется с чем-то принципиально новым, он не будет ошибочно распознавать это. Вместо этого он равномерно распределит вероятности по всем известным классам препаратов и выдаст «слабый» прогноз. Это не позволит сделать необоснованные выводы.

Разработку ученых СПбГУ, которая может ускорить создание новых лекарств для лечения заболеваний нервной системы, уже используют многие лаборатории мира. Все коды и архитектура этой нейросетевой системы доступны всем.

Автор фото: jashvant000