В BIOCAD рассказали, как ИИ помогает проектировать антитела, предсказывать их структуру и отбирать молекулы для экспериментов Чтобы разработать лекарство на основе антитела, учёным нужно найти молекулу, способную связаться с конкретной мишенью в организме, например с белком, участвующим в развитии болезни. В BIOCAD изучают, как ускорить этот поиск с помощью ИИ. Белковые языковые модели предлагают новые варианты антител, а прогноз их структуры помогает выбрать, какие молекулы стоит проверить в лаборатории. По словам Натальи Зенковой, руководителя отдела машинного обучения BIOCAD, одна из главных задач — научиться предсказывать сразу несколько свойств антитела. Для будущего препарата важно, насколько прочно молекула связывается с мишенью и сохраняет ли активность при хранении. Для таких прогнозов нужны качественные экспериментальные данные. О том как машинное обучение строится на математических моделях советских ученых рассказали в интервью Сноба.