Химический факультет МГУ разработал цифровое решение для повышения эффективности исследований лекарств
15.01.2026
Учёные химического факультета Московского университета создали интеллектуального ассистента, предназначенного для упрощения и улучшения процессов выбора перспективных соединений в рамках технологии SELEX, используемой для идентификации аптамеров — особых молекул, способствующих избирательному взаимодействию с заданными биологическими мишенями.
Основная цель разработки заключается в повышении точности анализа благодаря автоматизированному контролю качества процедуры нанопорового секвенирования. Данный метод обеспечивает считывание нуклеотидных цепочек путём пропускания молекул через микроскопические поры, однако успешность анализа зависит от правильного присоединения специальных меток (таких как адаптеры и штрих-коды).
Для устранения возможных погрешностей и ускорения обработки данных специалисты предложили систему, действующую как цифровая копия исследуемых веществ. Онлайн-программа применяет алгоритмы сопоставления последовательностей (например, Левенштейн или BLASTn), позволяющие выявлять отклонения от стандартных образцов и визуализировать процесс в интерактивных графиках.
Благодаря этому нововведению удаётся существенно снизить вероятность человеческих ошибок и повысить качество результатов. Проект реализуется при технической поддержке университетского суперкомпьютерного центра, тогда как научно-методическое обеспечение и тестирование выполнены силами кафедры химии МГУ.
Основная цель разработки заключается в повышении точности анализа благодаря автоматизированному контролю качества процедуры нанопорового секвенирования. Данный метод обеспечивает считывание нуклеотидных цепочек путём пропускания молекул через микроскопические поры, однако успешность анализа зависит от правильного присоединения специальных меток (таких как адаптеры и штрих-коды).
Для устранения возможных погрешностей и ускорения обработки данных специалисты предложили систему, действующую как цифровая копия исследуемых веществ. Онлайн-программа применяет алгоритмы сопоставления последовательностей (например, Левенштейн или BLASTn), позволяющие выявлять отклонения от стандартных образцов и визуализировать процесс в интерактивных графиках.
Благодаря этому нововведению удаётся существенно снизить вероятность человеческих ошибок и повысить качество результатов. Проект реализуется при технической поддержке университетского суперкомпьютерного центра, тогда как научно-методическое обеспечение и тестирование выполнены силами кафедры химии МГУ.