Нейросеть ЛЭТИ ускоряет создание лекарств
Ученые СПбГЭТУ «ЛЭТИ» разработали модель глубокого обучения RetroSynthNet, которая предсказывает реагенты для синтеза новых молекул с точностью почти 70%. ИИ анализирует химические структуры в формате SMILES и предлагает пути производства, сокращая ручной труд и затраты на разработку фармпрепаратов.
Создание лекарств — это перебор тысяч комбинаций молекул, где большинство проваливает тесты на клетках. RetroSynthNet автоматизирует поиск синтетических путей, обучаясь на датасете USPTO-50K с реальными реакциями. Модель Seq2Seq фокусируется на ключевых фрагментах молекул, как человек, и проходит тесты BLEU и RDKit.
Точность прогнозов достигает 70%, что близко к реальным синтезам, при низких вычислительных затратах. ИИ поможет химикам быстрее отбирать перспективные молекулы, минуя лишние лабораторные опыты с красителями и клетками. Работу опубликовали на конференции IEEE SCM 2025.
