Российские учёные удешевили исследования химических соединений для медицины

Исследователи из Института органической химии им. Н. Д. Зелинского РАН научились использовать нейронные сети для определения структуры сложных органических соединений, известных как четвертичные фосфониевые соли. Эти соединения важны в химии и медицине, а новая технология позволяет точно идентифицировать их молекулы на изображениях, сделанных с помощью электронных и оптических микроскопов. Уникальность подхода в том, что сеть может выявлять даже мелкие отличия в структуре, которые традиционные методы не могут заметить.

Традиционные способы анализа, такие как ЯМР-спектроскопия и рентгеновская дифракция, требуют дорогого оборудования и высококвалифицированных специалистов. Новый метод значительно упрощает задачу, позволяя использовать более доступные микроскопы и машинное обучение для быстрого и точного определения структуры молекул. Как отметил академик Валентин Анаников, ведущий автор исследования, это открытие может снизить затраты и время на анализы, что особенно важно в быстро развивающейся науке.

Учёные применили глубокие нейронные сети, чтобы научить модель распознавать молекулы по изображениям, полученным различными типами микроскопов. Они использовали методы классификации и регрессии, а также архитектуру CycleGAN для преобразования изображений. Это исследование является важным шагом к разработке новых методов анализа на основе машинного обучения, и в будущем планируется расширить этот подход на другие классы химических соединений, создавая более обширные базы данных для повышения точности моделей.