Аптамер не связался с нужной молекулой — такой результат тоже пригодился для проверки искусственного интеллекта. В Центре искусственного интеллекта в химии ИТМО разработали AptaBench — тест для алгоритмов, которые помогают искать аптамеры, и включили в него экспериментально подтверждённые неудачи.

От последовательности до опыта

Аптамеры — короткие молекулы ДНК или РНК, способные избирательно связываться с определёнными мишенями. Их изучают и используют при создании диагностических тестов, биосенсоров и лекарственных препаратов. Подбор подходящей последовательности требует проверки множества вариантов.

Компьютерная модель помогает заранее отобрать наиболее перспективные варианты для лабораторного эксперимента. AptaBench проверяет саму модель: насколько надёжно она предсказывает взаимодействие аптамера с малой молекулой. Разработка объединяет экспериментальные данные и общие правила оценки алгоритмов.

Университет ИТМО представил AptaBench 1 октября 2026 года. По данным университета, в набор вошли 6 289 экспериментально проверенных пар, включающих 1 610 ДНК- и РНК-аптамеров и 942 лиганда — молекулы, взаимодействие с которыми изучали.

Неудачи в учебной базе

В набор включили подтверждённые случаи отсутствующего или очень слабого связывания. Это отличие описано в пресс-релизе ИТМО, опубликованном агентством AKM 2 октября. В предыдущих исследованиях отрицательные примеры нередко создавали искусственно, без экспериментальной проверки. В AptaBench алгоритм получает сведения о том, что действительно произошло в опыте.

Для отдельного исследования отсутствие связывания может стать разочарованием. Для обучения модели это пример пары, которую нужно отличать от взаимодействующей. Такие данные позволяют проверить, распознаёт ли алгоритм случаи, когда аптамер и мишень друг другу не подходят.

В одном из сравнений использование экспериментальных отрицательных примеров улучшило показатель PR-AUC с 0,75 до 0,95. Эта метрика характеризует качество распознавания взаимодействующих пар. Улучшение получили в конкретном эксперименте; одинаковой прибавки для любого алгоритма оно не обещает.

Три режима проверки

При обычном тестировании среди учебных и проверочных данных могут встречаться похожие молекулы и последовательности. Такая проверка сравнительно легка для модели. При поиске нового аптамера исследователю нужен прогноз для объекта, с которым алгоритм прежде не работал.

В AptaBench предусмотрены три режима, разделяющие эти ситуации:

  • Стандартная проверка — данные распределяют между обучением и тестированием.
  • Проверка на новых молекулах — алгоритму предлагают мишени, отличающиеся от знакомых по химическому строению.
  • Проверка на новых семействах аптамеров — оценивают работу с последовательностями, у которых нет близких вариантов в обучающей части.

Эти режимы показывают, насколько хорошо модель переносит выученное на новые объекты. Высокая оценка при стандартном распределении данных не заменяет результатов проверки на незнакомых мишенях и семействах последовательностей.

Знакомые и новые мишени

В англоязычной публикации ИТМО приведены результаты сравнения: ROC-AUC составил 0,95 при стандартной проверке, 0,89 на молекулах нового химического строения и 0,87 на новых семействах аптамеров. Эта метрика оценивает способность различать связывающиеся и несвязывающиеся пары. На незнакомых объектах задача оказалась сложнее.

Отдельно исследователи оценивали прогноз силы связывания. Здесь требовалось предсказать, насколько сильным окажется взаимодействие, если оно произойдёт. Показатель R² снизился примерно с 0,67 до 0,30.

Наличие взаимодействия и его сила — разные задачи, каждой нужна собственная оценка. Сравнение режимов также показывает, на каких объектах получен результат: на похожих на учебные или на действительно новых для модели.

Следующий шаг — лаборатория

Вместе с данными авторы предоставили код обработки и базовые модели для сравнения. Специалисты могут оценивать алгоритмы по общим правилам, отдельно проверяя работу с новыми молекулами и семействами аптамеров. Экспериментально подтверждённые отрицательные примеры остаются частью этой проверки.

Следующий заявленный шаг — использовать AptaBench при разработке алгоритмов, создающих аптамеры под заданные молекулы. После компьютерной оценки наиболее перспективные последовательности должны пройти экспериментальную проверку в лаборатории.