人工智能系统设计药物从头开始

一种人工智能方法在北卡罗来纳大学教堂山分校创建Eshelman药学院可以教自己从头开始设计新的药物分子和有潜力大幅加速新药候选的设计。

系统强化学习呼吁构造演化,即释放,是一种算法和计算机程序由两个神经网络可以被认为是一个老师和一个学生。老师知道背后的语法规则和语言词汇大约170万种已知的化学结构的生物活性分子。通过与老师合作,学生学习随着时间的推移,变得更善于提出分子可能有用的新药物。

亚历山大•Tropsha Olexandr Isayev•玛利亚罗德,UNC Eshelman制药、学院的都是释放的创造者。大学已经为这项技术申请了专利,和团队概念验证研究发表在杂志上科学的进步上周(DOI: 10.1126 / sciadv.aap7885)。

“如果我们把这一过程比作学习一门语言,学生学习后分子字母表和规则的语言,他们可以创建新的单词,或分子,“Tropsha说。“如果新分子是现实和预期的效果,老师批准。如果没有,老师反对,迫使学生避免不良分子和创造良好的。”

释放是一个强大的创新虚拟筛选,制药行业使用的计算方法广泛确定可行的候选药物。虚拟筛选允许科学家评估现有大型化学库,但是该方法只适用于已知的化学物质。发布有独特的能力来创建和评估新的分子。

“一个科学家使用虚拟筛选就像一个顾客在餐馆点菜。什么可以通过菜单命令通常是有限的,“Isayev说。“我们想给科学家一个杂货店和一个私人厨师可以创建任何他们想要的菜。”

团队使用版本生成分子属性指定,如所需的生物活性和安全性配置文件。团队使用释放方法设计分子与定制的物理性质,如熔点和水溶性,设计新化合物对酶抑制活动与白血病有关。

“设计新算法的能力,因此立即获得专利,化学物质与特定的生物活性和最优的安全配置文件应该是极具吸引力的一个行业,不断地寻找新的方法来缩短时间带来一种新药临床试验的候选人,”Tropsha说。

这篇文章被转载材料所提供的北卡罗莱纳大学教堂山分校。注:材料可能是长度和内容的编辑。为进一步的信息,请联系引用源。