Сегодня, чтобы понять, с каким неизвестным веществом вы имеете дело, нужно узнать, что это за молекула и какое у нее химическое строение. Обычно для этого используется масс-спектрометр, который создает уникальную картину-отпечаток неизвестного вещества. Затем его сравнивают с огромным числом вариантов в библиотеке уже известных спектров и получают список наиболее вероятных молекулярных кандидатов.
Работа в таком ручном режиме требует длительного времени и постоянного внимания. Кроме того, может оказаться, что по разным причинам прямого совпадения нет, и вещество останется неопознанным.
Исследователи Университета Иннополис разработали на основе искусственного интеллекта систему, которая решает эти проблемы. Нейросеть обучается на парах "спектр - молекула" и переводит оба типа информации в единое векторное пространство. Благодаря этому система ищет не точную копию экспериментального спектра, а наиболее соответствующие ему молекулярные структуры и автоматически ранжирует их для специалиста.
По итогам тестирования удалось добиться высокой точности поиска: в 90,5% случаев правильная молекулярная структура попадала в первую сотню предложенных кандидатов.
По словам разработчиков, созданная нейросеть не заменяет химика и экспериментальное подтверждение структуры вещества. Ее задача - значительно сократить пространство поиска: быстро отсеять множество менее релевантных вариантов и предоставить исследователю набор наиболее перспективных молекулярных гипотез для дальнейшего анализа. Технология может применяться как инструмент предварительной аннотации соединений в фармацевтических, химических и аналитических исследованиях.