Ученые ИТМО при поддержке специалистов Центра практического искусственного интеллекта Сбера разработали мультиагентную систему для поиска новых лекарственных молекул. Модель MADD полностью автоматизирует процесс поиска и отбора перспективных соединений, работая на основе естественно-языковых запросов.
Традиционный поиск «хитов» — молекул с заданной биологической активностью — требует от ученых значительных временных и финансовых затрат, поскольку включает в себя ручной отбор и лабораторный синтез. Существующие ИИ-инструменты часто ограничены в функционале. Одиночные LLM, такие как LlaSMol и ChemDFM, выполняют только одну задачу и часто генерируют бесполезные молекулы. Одноагентные системы, такие как ChemAgent и CACTUS, могут перегружаться и ошибаться.
Разработанная система MADD состоит из четырех ИИ-агентов, которые последовательно решают различные задачи: анализируют текстовый запрос, подбирают алгоритмы, генерируют молекулы и рассчитывают их свойства, формируя итоговый отчет. Каждый агент использует различные языковые модели, включая GPT-4o, Gemini, Llama и GigaChat.
Система проверяет каждую молекулу по пяти ключевым критериям: биологическая активность, сродство связывания, синтетическая доступность, лекарственное подобие и отсутствие токсичности. Точность работы модели составляет почти 80%, что значительно превышает показатели зарубежного аналога ChemAgent, демонстрирующего точность около 16%.
Ученые уже протестировали систему, обнаружив перспективные молекулы для терапии семи заболеваний, включая болезни Альцгеймера и Паркинсона, рассеянный склероз, рак легких и другие. Впервые были сгенерированы пять молекул, воздействующих на белки, связанные с развитием заболеваний, причем некоторые превзошли существующие аналоги по ключевым параметрам. Для дальнейшего изучения эти молекулы будут синтезированы в лаборатории и проверены в реальных экспериментах.
Модель является полностью открытой: код и данные опубликованы на GitHub, а тестирование доступно на платформе Hugging Face. Инструмент предназначен для академических исследователей, биотех-стартапов, фармацевтических компаний, а также студентов и преподавателей.