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尊龙凯时人生就是博机器学习加速新药研发进程|滨崎步|
发布日期:2024/08/30    来源:尊龙凯时 - 人生就是搏!生物

  英国剑桥大学和美国辉瑞公司合作开发了一个平台ღ✿★★,将自动化实验与人工智能(AI)相结合ღ✿★★,以预测化学物质如何相互反应ღ✿★★,从而加速新药的设计过程滨崎步ღ✿★★。研究结果发表在最新一期《自然·化学》杂志上ღ✿★★。

  预测分子如何反应ღ✿★★,对于新药的发现和制造至关重要ღ✿★★。但从历史上看尊龙凯时人生就是博ღ✿★★,这是一个反复试验ღ✿★★、经常失败的过程ღ✿★★。为了进行预测ღ✿★★,化学家需要在模型中模拟电子和原子ღ✿★★,这一过程计算成本高昂且通常不准确滨崎步尊龙凯时人生就是博ღ✿★★。

  现在ღ✿★★,研究人员开发了一种受基因组学启发的数据驱动方法ღ✿★★。该方法将自动化实验与机器学习相结合尊龙 ag生物医药ღ✿★★。ღ✿★★,以了解化学反应性ღ✿★★,从而大大加快了新药设计过程ღ✿★★。他们称ღ✿★★,该方法在超过39000个药学相关反应的数据集上得到了验证ღ✿★★。

  该方法从数据中挑选出反应物ღ✿★★、试剂并测试反应性能之间的相关性ღ✿★★。数据则是通过非常快速或高通量的自动化实验生成的ღ✿★★。研究人员表示ღ✿★★,高通量化学已经改变了游戏规则ღ✿★★。他们相信有一种新方法ღ✿★★,可促进对化学反应的更深入的理解ღ✿★★,而不是从高通量实验的初始结果中观察到尊龙凯时官方网站ღ✿★★,ღ✿★★。此次开发的这种机器学习方法ღ✿★★,就能允许化学家调整复杂的分子ღ✿★★,再精确引入到分子的预先指定区域ღ✿★★,从而加快药物设计速度ღ✿★★。

  机器学习以往在化学中的应用经常受到限制ღ✿★★。与广阔的化学空间相比ღ✿★★,其数据量实在太小ღ✿★★。但此次研究通过“传授”给模型一般化学知识ღ✿★★,然后对其进行微调ღ✿★★,预测复杂的化学转化尊龙凯时人生就是博ღ✿★★,从而克服了低数据的局限性ღ✿★★。

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