Создана крупнейшая в мире база данных противоопухолевой активности комплексов металлов
Ученые Института общей и неорганической химии им. Н.С. Курнакова РАН (ИОНХ РАН) и МГУ им. М.В. Ломоносова создали крупнейшую в мире базу данных противоопухолевой активности комплексов металлов, которая открывает возможности для разработки новых противоопухолевых препаратов с помощью алгоритмов искусственного интеллекта.
Комплексы переходных металлов являются перспективными противоопухолевыми агентами. Наиболее известным примером является цисплатин, широко применяемый в клинической практике. Однако разработка новых металлосодержащих препаратов существенно затруднена из-за отсутствия систематизированных данных об их биологической активности. Существующие базы данных, такие как ChEMBL, практически не содержат информации о комплексах металлов, что делает трудным применение современных методов хемоинформатики и машинного обучения к этому важному классу соединений.
Авторы собрали и систематизировали данные по комплексам металлов из более чем 1900 рецензируемых научных публикаций, на основе этих данных создали базу данных цитотоксичности комплексов переходных металлов MetalCytoToxDB и разработали модели машинного обучения для предсказания их противоопухолевой активности.
«MetalCytoToxDB — это наша попытка систематизировать биологические данные комплексов металлов в единый машиночитаемый формат. В работе мы собрали 26500 значений IC₅₀ (показатель концентрации вещества, необходимой для подавления активности клеток на 50 % — ред.) для 7050 комплексов пяти металлов — рутения, иридия, родия, рения и осмия, протестированных против 754 клеточных линий. Каждая запись включает значение цитотоксичности, время инкубации, название клеточной линии и DOI источника. Для соединений с фотодинамической активностью дополнительно зафиксированы параметры облучения», — рассказал один из авторов, младший научный сотрудник лаборатории кристаллохимии и Центра цвета ИОНХ РАН Лев Краснов.
По словам ученых, модели, обученные на MetalCytoToxDB, успешно предсказывают противоопухолевую активность новых соединений. Так, модель, обученная на статьях до 2024 года, в 90 % случаев верно определяла активные соединения из публикаций 2025 года — вдвое лучше случайного отбора. Помимо этого, авторы разработали модель, позволяющую предсказывать цитотоксичность для металлов с ограниченным количеством данных — родия, рения и осмия.
Авторы особо подчеркивают, что в статье подробно описаны ограничения разработанного подхода: модель не учитывает геометрию расположения лигандов вокруг атома металла и влияние противоиона, работает только с моноядерными комплексами, а предсказание индекса селективности (активность против раковых клеток в сравнении со здоровыми) пока недостижимо из-за несбалансированности публикуемых в статьях данных. Эти направления определяют пути дальнейшего развития проекта.
Исследование выполнено при финансовой поддержке Минобрнауки России в рамках государственного задания.