Разработка новых лекарств — длительный процесс, особенно для лечения таких сложных заболеваний мозга, как эпилепсия. Традиционные методы тестирования препаратов требуют много времени и ресурсов, а также не всегда позволяют точно предсказать их эффекты и побочные действия.
Вместо тысячи тестов: ученые применили ИИ, чтобы оценить эффективность лекарств для мозга
Фармакологи создали новый метод анализа свойств психотропных лекарств при помощи искусственного интеллекта. Технология способна не только распознавать известные лекарства по электрической активности мозга, но и прогнозировать действие еще не изученных препаратов.
Freepik
С помощью ИИ уже сейчас можно значительно ускорить разработку новых лекарств, а также быстро и точно предсказать их побочные эффекты на ранних этапах тестирования.
Еще совсем недавно процедура анализа эффекта лекарственных средств выглядела примерно так. Сперва ученые давали крысам новый препарат, а затем пытались понять, как он изменяет работу нейронов подопытных животных, наблюдая за их поведением. Проблема была в том, что результаты таких наблюдений всегда субъективны. А еще их не всегда можно адекватно интерпретировать. Крысу ведь не спросишь, что она чувствует. Грустит ли животное? Или же беспокоится?
Чтобы справиться с этой проблемой, ученые Волгоградского государственного медицинского университета (ВолгГМУ) вместе с коллегами из Института проблем лазерных и информационных технологий РАН разработали инновационный метод анализа данных о работе мозга с помощью искусственного интеллекта. Предложенный фармакологами метод хорош тем, что компьютер напрямую измеряет электрическую активность нейронов, а затем искусственный интеллект объединяет их в своеобразные шаблоны и соотносит с уже известными препаратами.
Быстро, объективно и воспроизводимо.
ИИ для анализа сигналов мозга
В своей работе ученые использовали глубокое обучение (технологию, которая позволяет компьютерам «учиться» на больших объемах данных) для анализа сигналов мозга, записанных с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ).
Исследователи сосредоточились на анализе сигналов ЭЭГ, полученных после введения подопытным животным различных препаратов, позволяющих бороться с судорогами — частым симптомом, возникающим при эпилепсии. Ученые научили компьютер «читать» сигналы мозга, чтобы понять, как именно действуют разные препараты. Для этого они записывали электрическую активность мозга крыс после введения лекарств и анализировали ее с помощью искусственного интеллекта. Оказалось, что препараты с похожими эффектами вызывают схожие изменения в сигналах мозга. При этом компьютер уверенно распознавал особенности действия каждого лекарства. Обученный таким образом ИИ может определять, какими эффектами будет обладать уже новое, ранее не изученное вещество.
Поскольку мозг очень чутко реагирует на введение разных препаратов, это можно использовать на практике. В будущем новый подход может помочь спрогнозировать фармакологические эффекты и механизмы действия лекарств на основе анализа сигналов электрической активности мозга. Разработка может стать важным шагом в понимании того, как лекарства действуют на организм, и поможет создавать более эффективные препараты с минимальными побочными эффектами.
«В частности, уже сейчас мы проводим новые исследования по данному направлению для изучения веществ с антипсихотической активностью, а также методика помогла разобраться с механизмом действия анальгетического средства. Более 10 лет оставалось не ясным, почему вещество вызывает именно такие эффекты, были выдвинуты различные гипотезы, нам же удалось уточнить это с помощью описанного подхода», — рассказывает Константин Калитин, заведующий лабораторией нейротехнологий и анализа биомедицинских данных Научного центра инновационных лекарственных средств ВолгГМУ.
Исследование опубликовано в журнале «Компьютерные исследования и моделирование».