В основе технологии лежит анализ поведения наночастиц оксидов железа – перспективного материала для таргетной медицины. Эти микроскопические структуры уже применяют для точечной транспортировки медикаментов, например, доставляя препарат непосредственно к злокачественному новообразованию под контролем магнитного поля. Нейросеть изучает их свойства, обрабатывая сложные данные ИК-спектроскопии и рентгенофазового анализа не как набор цифр, а как визуальные паттерны. Это позволяет алгоритму выявлять нетривиальные взаимосвязи в структуре вещества.
Ключевое отличие отечественной разработки от зарубежных аналогов заключается в комплексности. Если иностранные системы оценивают лишь изолированные параметры, то российская модель учитывает весь жизненный цикл частицы: от условий синтеза до итогового биологического отклика. Важнейшая функция алгоритма – он не просто констатирует факт опасности или безопасности соединения, но и подсвечивает конкретные молекулярные фрагменты, провоцирующие негативную реакцию организма. Такая детализация открывает путь для целенаправленной инженерии безопасных лекарств еще на стадии компьютерного моделирования.
Проект, реализованный при поддержке Российского научного фонда совместно с НИИ им. Н.В. Склифосовского, МГУ и институтами РАН, опирается на колоссальную базу данных. Она включает многолетние наработки ученых МАИ и сведения из авторитетной международной библиотеки EnviroTox. Финальный код модели выложен в открытый доступ на платформе GitHub, что делает передовые инструменты нанотоксикологии доступными для глобального научного сообщества. В перспективе команда планирует получить патент до 2028 года и масштабировать систему для анализа широкого спектра наноматериалов.
