Google добавила в Antigravity навыки химика для разработки лекарств

Google дала агенту в своём приложении для программирования Antigravity набор химических навыков. В показанном компанией разборе он за час перебрал тысячи соединений из статей о препаратах против рака лёгкого и предложил новые молекулы-кандидаты вместе со способами их получить.

Почему это важно: такой цикл — от сбора данных из статей и каталогов поставщиков до предложений, что синтезировать, — занимал несколько дней и требовал отдельного специалиста по вычислительной химии. Google предлагает эти навыки и химикам-экспериментаторам, которые работают за лабораторным столом.

Детали: разбор построен вокруг классического приёма медицинской химии — молекулу делают жёсткой. Части молекулы, соединённые связью, вокруг которой они свободно вращаются, в растворе принимают множество форм, а для связывания с мишенью молекула должна застыть в одной; за потерянную свободу движения приходится платить, и связывание слабеет. Лишняя связь стягивает молекулу и закрепляет нужную форму заранее — химики называют это «заплатить энтропийную цену вперёд». Разница видна на двух препаратах против некоторых форм немелкоклеточного рака лёгкого: у кризотиниба пять основных вращающихся связей, а у более нового лорлатиниба конец молекулы замкнут в цикл, таких связей нет вовсе — и действует он сильнее.

Как это работает: языковая модель ведёт процесс — ищет по базам, выстраивает порядок шагов, рассуждает о химии, — а расчёты над молекулами выполняют обычные программы, которые всегда дают один и тот же ответ. Права на ошибку здесь нет: изменится один атом или одна связь — и описано уже другое вещество, а молекула, которая должна была подавить работу мишени, окажется бесполезной. Основа навыков — открытая библиотека RDKit¹, которую химики развивают два десятка лет, плюс доступ к базам соединений ChEMBL² и PubChem³. В сами навыки заложены и приёмы, принятые у химиков: модель активности агент обычно учит на более старых соединениях, а проверяет на более новых, если даты известны.

За час работы агент прошёл такой путь:

• вытащил молекулы из статей вместе с опубликованными для них данными и свёл всё в один набор;
• открыл интерактивный просмотрщик, где можно щёлкнуть по молекуле и посмотреть её данные, и построил графики зависимости активности соединений от числа вращающихся связей: самыми активными оказались самые жёсткие соединения;
• сравнил пары молекул, которые отличаются только тем, замкнут у них цикл или нет, и обучил несколько моделей предсказания активности, проверив их на проверочном наборе данных;
• предложил новые замкнутые в кольцо молекулы (макроциклы) и реакции, которыми их можно получить.

Но: ограничения Google перечисляет сама. Данных мало, замеры в разных лабораториях расходятся, диапазоны измерений узкие — от этого страдает точность предсказаний у любых моделей. Предложенные молекулы — это гипотезы, которые ещё нужно синтезировать и проверить в опытах, а не готовые лекарства.

Что дальше: навыки доступны уже сейчас — нужно установить приложение Antigravity и подключить к нему плагин Science; корпоративные пользователи входят через учётную запись Google Cloud. Ещё компания обещает 10 тысячам учёных высший тариф Antigravity бесплатно на полгода: заявки открыты, пускать будут постепенно и с оглядкой на свободные мощности.

Так уже было: 15 октября биологи Google с агентом в Antigravity за один сеанс нашли в базе белков UniProt пептид, который может оказаться антибактериальным, — его проверяют в лаборатории.