Создание новых медикаментов — это сложный и длительный процесс, часто занимающий 10–15 лет, с множеством отбраковок на ранних этапах. Ускорить этот процесс может новая нейросеть PDGrapher, разработанная учеными из Гарвардской медицинской школы. Она решает задачу «обратного поиска», сравнивая больные и здоровые клетки для нахождения терапевтических вмешательств, способных вернуть клетки в здоровое состояние.

В тестах PDGrapher продемонстрировала большую точность и скорость по сравнению с аналогами: на 19 наборах данных, охватывающих 11 типов рака, модель поднимала правильные мишени выше в рейтингах и выполняла вычисления до 25 раз быстрее. Алгоритм даже смог заново открыть известные решения, что подтверждает его инновационный потенциал.

Пока модель прошла лишь вычислительные тесты, и в дальнейшем планируются клинические эксперименты для проверки ее практической полезности. Код PDGrapher уже доступен на GitHub под MIT-лицензией, что делает его доступным для исследователей.