Исследователи РФ и КНР ищут методы унификации данных для ИИ в наномедицине

Российские и китайские исследователи осуществили систематический анализ научной литературы, посвященной применению искусственного интеллекта (ИИ) в наномедицине. В ходе данного анализа была выявлена острая необходимость в разработке комплексных систем классификации и стандартизации данных, а также в повышении их качества и гомогенности.

Заведующий лабораторией тераностики и ядерной медицины Института теоретической и экспериментальной биофизики Российской академии наук (ИТЭБ РАН), Антон Попов, акцентировал внимание на дефиците и гетерогенности существующих данных, а также на значительных трудностях, связанных с контролем качества лекарственных препаратов и длительностью циклов их доклинической и клинической оценки.

Исследователи пришли к выводу, что ИИ обладает значительным потенциалом для ускорения ключевых этапов разработки нанотерапевтических средств, начиная с концептуальной стадии и заканчивая клиническим внедрением. Это включает в себя разработку систем доставки (полимерные, липидные и неорганические наночастицы), создание наносенсоров, конструирование белков и разработку малых молекул. В рамках данного направления активно применяются современные инструменты, такие как AlphaFold2, предназначенный для предсказания пространственной структуры белков.

Тем не менее, основным препятствием на пути к эффективной интеграции ИИ в наномедицину является ограниченный объем и разнородность доступных данных, что существенно снижает точность прогнозов и ограничивает функциональные возможности ИИ-алгоритмов. В связи с этим ученые предложили разработать комплексную систему систематизации накопленных научных результатов, объединить существующие базы данных и внедрить унифицированные стандарты качества и форматов обмена информацией. Это позволит значительно повысить эффективность использования ИИ в наномедицине и ускорить прогресс в данной области, пишет источник.