Все действительно логично («логико-структурный подход»!) и как будто очень просто. Просто, однако, только в случае рассмотренного игрушечного примера. Для реализации этого подхода применительно к задачам, представляющим реальный интерес, потребовалось создание весьма сложных систем. Одну из таких систем авторы ее нарекли ОРАКУЛ (Оптимизированный Распознающий Алгоритм Конструирования Усовершенствованных Лекарств). Главе, в которой содержится ее описание, они предпослали в качестве эпиграфа утверждение авторитетнейшей Британской энциклопедии: «Все, относящееся к оракулам, непосредственно связано с магией».

Очень уж сильно мы уклонились от цели наших первоначальных рассуждений. Оправдание кое-какое, конечно, есть: интересно все это. Но ведь начался весь разговор с того, что очень было бы нужно научиться, лишь взглянуть на формулу нового соединения, тут же и определять: «Вот это, видно, будет сильнейшим снотворным!» – или: «Как огня избегать попадания в питьевую воду! Почти наверняка – страшный ингибитор...» (неважно уж, чего).

Это – два основных класса задач, для которых, собственно, и разрабатывались столь пространно обсуждавшиеся выше методы анализа отношений структура – активность.

Гораздо чаще преследовалась цель создания средств целенаправленного конструирования биологически активных соединений, прежде всего лекарств. Появившийся за рубежом термин «драг-дизайн» (drug – лекарство, design – проектирование, конструирование) часть отечественных авторов пыталась перевести почти буквально («вычислительное конструирование лекарств»); другая же ввела в профессиональный обиход прямо в иноязычном звучании – и правда, чем драг-дизайн хуже, например, того же бутерброда!

Итак, предполагается, что химик-синтетик, занятый поиском новых, более эффективных биологически активных веществ определенного класса, перед тем как приступить к синтезу очередного соединения данного ряда (что делалось до сих пор на основе преимущественно эмпирической (мягко говоря), применялся тот самый метод проб и ошибок), итак, садится наш химик за дисплей или, что вероятнее, усаживает туда своего друга – специалиста по анализу отношений структура – активность, и говорит ему вальяжно:

– Понимаешь, подумал я: все дело в том, что в пятом положении слишком малообъемный радикал сидит – метил. Мне кажется, в том все и дело. Если ввести что-то помассивней, скажем, фенил...

Пока он пространно объясняет, почему, по его мнению, фенил лучше метила, друг его кончает поединок с клавиатурой, а высвободившиеся в результате пальцы использует для того, чтобы нервно барабанить по столу в ожидании появления результата на дисплее. Он и впрямь появляется довольно скоро, но химика, к сожалению, совершенно не удовлетворяет»: активность выдуманного им соединения с вероятностью более 95 процентов будет практически нулевой.

– Э-э, постой, – тут же откликается химик. – Я понял, в чем дело! Надо пропорционально уменьшить объем другого заместителя, и тогда...

Прозабавлявшись таким образом часик-другой, друзья наконец нащупывают структуру, которая сулит нечто интересное, и синтетик, бережно неся в руке распечатку, удаляется в свою лабораторию, горестно рассуждая между тем, где же ему взять необходимый для такого синтеза реактив.

Далее события могут развиваться по-разному. Либо синтезированное «по наводке» ЭВМ вещество действительно окажется весьма активным (к обоюдной радости участников описанной истории); либо, что вероятнее, ничего из этой затеи не выйдет. Химик тогда, без особой, впрочем, убежденности, станет говорить, что все эти компьютерные штучки он, собственно, никогда всерьез не принимал, коллега же, оправдываясь в тоне насколько агрессивном, начнет доказывать, что, поскольку применяемые им процедуры вероятностные, то они гарантируют успех в среднем. Скажем, знаменитый Эрлих получил свой знаменитый же препарат сальварсан, синтезировав (и испытав) 606-е по счету соединение. Конечно, будь в распоряжении Эрлиха наши программы, он тоже не получил бы сальварсан первым же синтезом, но и уж никак не 606-м, мы бы нащупали его раньше, а может быть, как знать? – нашли бы и что-нибудь поэффективнее. Горестно только поворчит химик, припомнив, как он униженно клянчил у Аркадия Яковлевича этот несчастный карбобензокси... и т.д., и сядут они опять плечом к плечу у дисплея, натужно соображая: может быть, увеличить нуклеофильность заместителя в пятом положении? А ну-ка попробуем...

А вот второй способ использования машинных процедур прогнозирования биологической активности.

У дисплея (дисплей, кстати, выглядит немного покрасивее того, в предыдущей истории) сидит до невероятия тщедушный Боб Петтикот, по прозвищу Джамбо. Входящий в комнату крошка Джо – бывший баскетболист, ныне основательно растолстевший – направляется в сторону Джамбо.

– Вот взгляни. «Ваксер, Ваксер и Ваксер» хочет ввести эту штуку в состав средства для мытья окон.

И протягивает листок, на котором изображена какая-то формула.

Джамбо бросает взгляд на формулу, кивает и просит зайти через полчаса. Крошка Джо действительно спустя полчаса получает желаемый результат, читает первые строчки:

– Мутаген – вероятность 88 процентов, ганглиоблокатор – 82, ингибитор моноаминоксидазы – 80, и так далее и так далее. Что ж, не будет, видно, у трех Ваксеров нового средства...

В соответствии с результатами предсказания Джо отдает соединение на тестирование по первым, скажем, трем видам активности, и если хотя бы одна из них будет обнаружена экспериментально, этого уже достаточно для того, чтобы запретить его применение. Отказать фирме на основании только расчетных результатов, конечно, нельзя; польза от них только в том, что они позволяют более рационально организовать процедуру тестирования, причем лишь в тех случаях, когда вещество обладает каким-либо вредным действием. Соединения же, которые Джамбо охарактеризует как безвредные, все равно должны будут пройти полный цикл испытаний.

Разработчикам систем анализа связи структура – активность видятся и другие возможности их применения. Называются три основные стратегии поиска новых биологически активных соединений: наряду с рассмотренной только что – от структуры к активности, еще две – от активности к структуре и от активности к активности; особые надежды связываются со вторым подходом. С его помощью окажется возможным генерирование новых рядов биологически активных соединений, что «можно назвать смелым конструированием в противовес осторожному конструированию в пределах одного ряда... Принципы смелого конструирования базируются на использовании определенного знания о связи структура – активность, признаков активности. Дополнительный учет знаний о процессах транспорта и метаболизма соединений, их взаимодействия с рецептором и т.д. позволит создать универсальные экспертные системы для конструирования лекарств. Есть основания считать, что такие системы, базирующиеся на достижениях в области искусственного интеллекта и конструирования лекарств, получат в будущем такое же широкое распространение, как аналитические и биохимические методы сегодня».

Оценку роли и перспектив таких систем, содержащуюся в этих словах, завершающих книгу А.Б. Розенблита и В.Е. Голендера, следует признать довольно осторожной. Проистекает эта осторожность, надо признать, от существующей практики использования машинных «конструкторов» биологически активных соединений. В чем различие между двумя конструкторами, один из которых создает, например, новый тип мясорубки, другой – новый спазмолитик?

Первый обдумывает принципиальную схему устройства, выполняет необходимые расчеты, делает рабочие чертежи и передает их для изготовления опытного образца. Получив его, он убеждается, что мясорубка работает плохо, выясняет причины, для их устранения вносит необходимые изменения в конструкцию, в соответствии с которыми мясорубка переделывается. Иногда этот цикл повторяется несколько раз, прежде чем технические характеристики новой машины удовлетворят конструктора.