基于变压器的分子生成模型用于抗病毒药物设计
Jiashun Mao1, Jianmin Wang1, Amir Zeb2
1The Interdisciplinary Graduate Program in Integrative Biotechnology and Translational Medicine, Yonsei University, Incheon 21983, Republic of Korea.
TransAntivirus是一种新的生成模型,通过使用IUPAC命名法转换分子来增强抗病毒药物设计. 这种数据驱动的方法改进了模拟设计,导致了针对COVID-19等疾病的新型候选化合物.
科学领域:
- 计算化学和化学信息学
- 药物的发现和开发.
- 医学中的人工智能.
背景情况:
- 简化分子输入线输入系统 (SMILES) 缺乏用于分子设计的人类可读性和编辑性.
- 国际纯应用化学联盟 (IUPAC) 命名体系提供了卓越的人类可读性和可编辑性,促进了基于模拟的药物设计.
- 目前用于抗病毒药物设计的方法,特别是基于模拟的方法,可以通过利用IUPAC的功能组级编辑能力来改进.
研究的目的:
- 引入TransAntivirus,一个数据驱动的,自我监督的预训练生成模型,用于设计抗病毒候选类型.
- 为了实现选择和替换编辑和属性驱动的分子转换,以改进药物设计.
- 证明模型在产生新,有效,独特和多样化的分子结构方面优于控制方法.
主要方法:
- 开发一种新的数据驱动的自我监督的预训练生成模型,名为TransAntivirus.
- 使用IUPAC命名法进行面向人类的分子编辑和生成新分子.
- 使用化学空间分析和性能预测来设计和优化核酸和非核酸类似物.
- 针对冠状病毒病 (COVID-19) 进行核酸和非核酸类似物设计的案例研究.
主要成果:
- 在生成分子的新性,有效性,独特性和多样性方面,TransAntivirus显著超过了对照模型.
- 该模型在设计和优化核酸和非核酸抗病毒类似物方面表现出色.
- 通过案例研究,成功选了四种针对COVID-19的候选化合物.
结论:
- TransAntivirus是一个强大的框架,可以加速抗病毒药物的发现和开发.
- 该模型从功能组级别执行基于知识的分子设计的能力对于模拟开发至关重要.
- 成功识别COVID-19候选化合物验证了TransAntivirus在现实世界药物设计场景中的实际适用性.
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