适用性领域对生成人工智能的影响
Maxime Langevin1,2, Christoph Grebner3, Stefan Güssregen3
1PASTEUR, Département de Chimie, École Normale Supérieure, PSL University, Sorbonne Université, CNRS, 75005 Paris, France.
生成型人工智能 (AI) 模型可以创建新的药物候选者,但有时会产生不现实的分子. 本研究定义了生成性AI的应用领域,改善了用于药物设计的药物样分子的生成.
科学领域:
- 计算化学计算化学
- 人工智能在药物发现中的作用
背景情况:
- 分子生成型人工智能 (AI) 在药物设计方面表现有前途.
- 生成模型往往产生不现实的或不可合成的分子结构.
- 需要方法来引导生成模型进入类似药物的化学空间.
研究的目的:
- 定义和评估药物设计中生成性AI模型的应用领域.
- 制约生成模型在特定化学空间内产生分子.
- 使用生成方法增强药物样分子的生成.
主要方法:
- 对生成模型的各种适用性域定义的实证检查.
- 使用受适用领域限制的生成方法生成新型结构.
- 根据结构相似性,物理化学性质,不需要的亚结构和药物相似性指标来评估产生的分子.
主要成果:
- 适用性领域定义显著影响产生的分子的药物相似性.
- 确定了特定的适用性领域定义,以优化药物样分子的生成.
- 经验证的生成模型输出与定量结构-活动关系 (QSAR) 预测相比.
结论:
- 定义了药物发现中的生成模型的有效适用性领域.
- 证明了定制的适用性领域可以提高产生的分子的质量和药物相似性.
- 这项工作促进了用于新药设计的生成人工智能的工业应用.
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