ИИ ошибается? Ученые МФТИ выявили серьезные ограничения нейросетей при разработке лекарств

Российские ученые из МФТИ выяснили, что популярные нейросетевые модели, применяемые для разработки лекарств, пока не способны полностью заменить традиционные методы исследований. Проверка алгоритмов AlphaFold 3, Boltz-2, Chai-1 и Protenix-v1 показала, что они могут выдавать физически некорректные структуры молекул и игнорировать важные химические свойства.

Исследователи обнаружили, что ИИ зачастую не учитывает электрический заряд молекул, который влияет на взаимодействие лекарства с биологической мишенью. Кроме того, некоторые модели формировали структуры с физически невозможной геометрией, например, чрезмерно «сжимали» химические связи.

Еще одна проблема — результат прогнозирования зависел не столько от свойств самой молекулы, сколько от формата, в котором она была загружена в систему. По мнению авторов исследования, корректная ИИ-модель должна выдавать одинаковый результат независимо от способа представления данных.

Эксперты отмечают, что искусственный интеллект остается полезным инструментом, но использовать его следует с осторожностью. Сегодня ИИ уже помогает фармацевтическим компаниям анализировать большие массивы данных, прогнозировать спрос, автоматизировать отчетность, мониторинг рынка и процессы ценообразования. Однако ключевые научные решения, оценка результатов и ответственность за разработку новых препаратов по-прежнему остаются за специалистами.

Исследование МФТИ еще раз подтверждает: на современном этапе искусственный интеллект способен значительно ускорить работу фармацевтической отрасли, но не может заменить знания и экспертизу ученых.

Как вы считаете, сможет ли ИИ в будущем стать полноценным инструментом для разработки лекарств, или решающая роль всегда останется за исследователями? Поделитесь своим мнением в комментариях.

Источник: Московские аптеки