Ученые создали метод выявления токсичности веществ, превосходящий по точности опыты на животных

Испытания на животных

Ученые из университета Джонса Хопкинса представили метод анализа токсичности веществ на бинарных коэффициентах сходства, который на 30 % точнее опытов на животных.

Система

Ученые собрали датасет из 80 тысяч химических веществ и 866 тысяч их свойств, полученных во время опытов на животных. С помощью коэффициентов сходства система рассчитывает вероятность опасности, а затем представляет сходства свойств в виде двумерных векторов. Исследователи тренировали систему анализировать токсичность входных данных на алгоритме random forest.

Результаты

Алгоритм показывал точность в 87 % — против точности в 57 % во время единичных опытов на животных и 81 % во время повторных. По мнению разработчиков, подобные методы ограничат жестокое обращение с животными во время тестирования лекарств и косметологических средств.

В июле 2018 года ученые из Стэнфорда представили нейросеть Decagon, способную прогнозировать возникновение побочных эффектов при приеме нескольких лекарств. По словам одного из разработчиков, для теста на взаимодействие всего с одним препаратом требуется провести 5 тысяч экспериментов. Масштабная система глубинного обучения изучает комбинированное воздействие медицинских препаратов на содержащиеся в базе протеины и предсказывает нежелательные последствия их приема.

Источник: Oxford Academic

Ещё интересное для вас:
Тест: какой язык программирования вам стоит выбрать для изучения?
Тест: как хорошо вы разбираетесь в Data Science?
Соревнования и бесплатная онлайн-школа для программистов