• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Transforming Drug Discovery for Aging Research with AI-Based Integrated Approaches
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
9 июля 2026 г.
При взгляде на свое лицо мужчины забывают обо всем
В эксперименте с участием 15 здоровых мужчин ученые НИУ ВШЭ проанализировали, как фазы сердечного цикла влияют на возбудимость моторной коры, когда человек смотрит на собственную фотографию или лица незнакомых людей. Исследователи обнаружили, что в случае с собственным изображением мозг слабее считывает сигналы сердца — их влияние на кору снижается, хотя ожидалось, что внимание к себе, наоборот, усилит чувствительность к внутренним сигналам тела. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Signal Processing.
9 июля 2026 г.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
8 июля 2026 г.
Экономисты ВШЭ нашли способ эффективнее бороться с курением
Экономисты НИУ ВШЭ изучили, как курильщики реагируют на изменение цен на сигареты. При росте цен на табак потребление не всегда сокращается. Расходы могут даже вырасти: по оценкам экономистов НИУ ВШЭ, снижение доступности сигарет на 1% приводит к увеличению трат на табак на 0,28%. Поэтому, чтобы сокращать курение, цены на табачные изделия должны расти быстрее доходов населения. Результаты исследования опубликованы в журнале «Вопросы статистики».

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Transforming Drug Discovery for Aging Research with AI-Based Integrated Approaches

Advances in Geriatric Medicine and Research. 2020. Vol. 2. No. 2. Article e200010.
Ванхэлен К. Б.
В печати

Старение — это сложный биологический процесс, являющийся следствием дисбаланса между динамическим равновесием клеток, ограничениями окружающей среды и, в более широком смысле, эволюционными ограничениями. Ключевой характеристикой старения является то, что оно распространяется по всему организму, постепенно затрагивая все системы органов. Из-за этой системной природы изучение заболеваний, связанных со старением, и разработка соответствующих лекарств и методов лечения представляют собой сложную задачу. Благодаря недавним технологическим разработкам стало возможным более эффективно и систематически использовать большой объем биологических данных и данных о пациентах, накопленных за эти годы. Все эти различные типы данных позволяют получить представление о механизмах старения с разных и взаимодополняющих точек зрения, и разработка методов для извлечения из них как можно больше информации имеет первостепенное значение. Передовые мультимодальные методы глубокого обучения трансформируют исследования старения и разработку лекарств. Платформы на основе ИИ могут быть использованы для выявления перспективных мишеней для заболеваний, связанных со старением, а ИИ может применяться для создания новых лекарственных соединений с хорошими профилями активности и подходящими химическими свойствами. Эти новые вычислительные методы потенциально могут произвести революцию в разработке лекарств в онкологии — области, которая в настоящее время сталкивается с растущим давлением в плане более быстрой и эффективной доставки новых препаратов.

Язык: английский
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: drug discoveryTarget identification AgingArtificial neural networks and deep learningde novo molecular generation
Похожие публикации
The advent of generative chemistry
Ванхэлен К. Б., Lin Y., Zhavoronkov A., ACS Medicinal Chemistry Letters 2020 Vol. 11 No. 8 P. 1496–1505
Генеративные состязательные сети (GAN), впервые описанные в 2014 году, являются одними из важнейших концепций в современном искусственном интеллекте (ИИ). Объединяя глубокое обучение и теорию игр, GAN используются для генерации или «воображения» новых объектов с желаемыми свойствами. С 2016 года множество GAN с подкреплением (RL) успешно применяются в фармакологии для проектирования молекул de novo. Эти методы ...
Добавлено: 1 июня 2026 г.
Phonetic clustering characteristics in verbal fluency: A potential marker for differentiating subjective cognitive decline from mild cognitive impairment
Черкасов Н. С., Родионова Е. А., Arina Zvereva и др., Applied Neuropsychology: Adult 2026 P. 1–11
Добавлено: 12 февраля 2026 г.
Multimodal graph, surface, and language-based model for protein protein interaction prediction
Артеага Мореано Б. Д., Червов Н. Р., Попцова М. С., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 4772
Добавлено: 4 февраля 2026 г.
Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset
Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.
Добавлено: 1 декабря 2025 г.
MADD: Multi-Agent Drug Discovery Orchestra
Solovev G. V., Zhidkovskaya A. B., Orlova A. и др., , in: Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025.: Association for Computational Linguistics, 2025. Ch. 367 P. 6956–6998.
Добавлено: 16 ноября 2025 г.
ComputAgeBench: Epigenetic Aging Clocks Benchmark
Dudkovskaia Anastasiia, / Series 005140 "Biorxiv". 2025.
Добавлено: 18 июля 2025 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору