http://komlomedia.hu/komloi-naplo/13-iq100/16086-mergezo-anyagokbol-keszit-gyogyszert-a-mesterseges-intelligencia#sigProId2c5947ebfc
Egyszerre segít a környezetünk megtisztításában és új gyógyszerek előállításában.
Rengeteg használati tárgyunk készül különféle kémiai reakciók kiaknázásával, ám a molekulák kombinálásából gyakran születhetnek mérgező, a környezetre vagy az egészségünkre ártalmas anyagok. Ráadásul, akkor még nem beszéltünk a különféle bomlástermékekről, amelyek bizonyos, egyébként veszélytelen molekulákból jöhetnek létre.
Akadnak olyan, mérgező vegyületek is, amelyekre szükségünk van, ám, amelyeknek a tárolása, feldolgozása, eltávolítása gyakran jelentős költségekkel valósítható csak meg. Az úgynevezett "zöld vegyészet" a kémia igyekszik ezen változtatni: kezdetben még csak arra irányultak a hasonló kísérletek, hogy megakadályozzák a hasonló melléktermékek létrejöttét és a mérgező, környezetre káros oldószerek alkalmazását. A legújabb trend azonban már egyfajta körkörös gazdaságot hozna létre a különféle vegyületekből, ahol a forrásként felhasznált anyagokat vagy újrahasznosítják, vagy más módon teszik fenntarthatóvá - írja az Ars Technica.
A gyógyszerkutatással foglalkozó Allchemy kutatói nemrég olyan szoftveres rendszert hoztak létre, amelyben egy mesterséges intelligencia segít felkutatni az adott, mérgező, szennyező anyagokból legkönnyebben előállítható, az egészségre ártalmatlan, vagy épp annak segítő vegyületeket. A mesterséges intelligenciához egy óriási adatbázist készítettek, amely tartalmazza az összes ismert kémiai reakciót, emellett olyan kizáró szűrőket, ami lehetővé teszi, hogy a végeredmény ne legyen mérgező, a környezetre káros, sőt, azt is, hogy az előállításához ne legyen szükség szélsőségesen magas vagy épp alacsony hőmérsékletre.
Az adatbázisba mintegy tízezer kémiai reakció került be, kiegészítve a lehetséges kiindulási alapanyagokkal, szükséges feltételekkel, oldószerekkel és hasonlókkal. A mesterséges intelligencia pedig nem konkrét molekulákkal, hanem teljes molekulacsoportokkal dolgozik - például, megadható, hogy keressen megoldást minden, az alkoholok közé sorolható vegyület alternatív felhasználására. Az adatok egy része kifejezetten kormányzati szabályozó testületektől érkezett, amelyek megoldást keresnek különféle veszélyes anyagok kezelésére.
A kutatók végül 189, ipari reakciók gyakori melléktermékeként létrejövő molekulacsoporttal kezdte meg az adatbázis használatát. A mesterséges intelligencia minden molekulacsoport esetén végignézte az adatbázisban elérhető kémiai reakciókat és értékelte, hogy azok felhasználásával mivé lehet alakítani a veszélyes bomlástermékeket. Ebből egy második, jóval nagyobb adatbázis jött létre, amelyeket a kutatók újból elemeztek, kizárva a hatástalan vagy szükségtelen kombinációkat. A cél az volt, hogy legalább egy értékes vegyületet kapjanak, amely szerepel egy előre megadott, 2500 különféle gyógyszert és 1650, a mezőgazdaságban alkalmazott hasznos vegyi anyag listáján.
A rendszerben súlyozták az egyes reakciókat, attól függően, hogy mennyire számítanak környezetkímélőnek, szükség van-e hozzájuk veszélyes, mérgező oldószerekre vagy más adalékanyagokra, szélsőséges hőmérsékletre, illetve, az is szempont volt, hogy a végeredménymellé ne jöjjenek létre nagy mennyiségben veszélyes bomlástermékek. Minél magasabb volt egy adott eljárás pontszáma, annál valószínűbb, hogy a gyakorlatban is alkalmazható. Például, vegyi salakanyagokból kiindulva lehetséges előállítani az acetaminofen nevű fájdalomcsillapítót, azonban nem mindegy, hogyan: az egyik lehetséges megoldást egy négylépéses folyamat jelentette, ebben azonban két erősen mérgező komponenst is fel kellene használni. Ehelyett egy ötlépéses reakció-sorozat lett a megoldás, amely, bár több lépcsőből áll, környezetkímélőbb, mint az előző lehetőség.
Az Allchemy rendszerével idén tavasz óta közel háromszázmillió lehetséges kombinációt vizsgáltak meg és azt találták, hogy a mesterséges intelligencia által javasolt módon 69 különféle gyógyszer és 98 mezőgazdaságban használható vegyi anyag hozható létre a mérgező vagy környezetkárosító alapanyagokból.
A kutatók kifejezetten a hasonló bomlás-, vagy melléktermékeket imitáló, rossz minőségű alapanyagokkal, ipari léptékű - tehát nem csekély mennyiségeket használó laboratóriumi - berendezések segítségével tesztelték a mesterséges intelligencia eredményeit. Már az első próbálkozásra sikerrel jártak: 98 százalékos tisztaságban sikerült előállítaniuk a várt végterméket, második nekifutásra pedig még ennél is jobb végeredmény született. Az ígéretes első lépések után a következő nagy kérdés az lesz, hogyan működhet a módszer a gyakorlatban, a veszélyes vegyi anyagok semlegesítésére. Az sem elképzelhetetlen, hogy ezzel a megoldással például a szintetikus üzemanyagok előállítására is talál majd hatékonyabb módszert a cég mesterséges intelligenciája.
Az Allchemy egyébként nem csak saját kutatásaira, hanem más vállalatoknak is kínálja a szoftveralapú gyógyszerkutatási szolgáltatásait.
Forrás: zoldpalya.hu / arstechnica.com