Российские специалисты разработали инструмент SAASBench для оценки точности ИИ-моделей, применяемых при разработке лекарств на основе антител. Система позволяет проверить, способен ли искусственный интеллект правильно определить белок-мишень антитела среди нескольких похожих белков, и сравнить эффективность различных вычислительных моделей ещё до начала лабораторных экспериментов. Разработку создали специалисты Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка и Института AIRI, сообщили в пресс-службе Сбера.
Антитела — это белки иммунной системы, которые распознают определённые молекулы — антигены. На их основе создают современные препараты, в том числе для лечения онкологических, аутоиммунных и инфекционных заболеваний.
Антитело можно представить как очень точный «поисковик» для определённого белка. Если в организме есть несколько похожих белков, оно должно найти именно нужный. Новый инструмент проверяет, способен ли ИИ правильно определить такую пару.
Мы решили проверить искусственный интеллект на прагматичный вопрос: найдет ли он среди нескольких похожих белков именно тот, с которым должно работать антитело. Для этого разработали SAASBench — инструмент для сравнения ИИ-моделей на ранних этапах создания антител. Он не заменяет лабораторию, но помогает отсеять ненадежные вычислительные подходы
Один из главных показателей при таком отборе — специфичность, то есть способность антитела связываться именно с нужным белком. Это принципиально важно. Даже если антитело хорошо связывается с нужной молекулой, оно может одновременно цепляться за другие, похожие белки. Тогда снижается точность диагностики и эффективность лечения, а риск побочных эффектов может повышаться.
SAASBench как раз помогает проверить этот момент у созданных ИИ последовательностей антител и понять, какие вычислительные инструменты дают надёжные результаты, а какие лучше не использовать.