CNSMolGen:一种基于双向循环神经网络的生成模型,用于De Novo中枢神经系统的药物设计
Rongpei Gou1, Jingyi Yang1, Menghan Guo1
1Chongqing Key Laboratory of Natural Product Synthesis and Drug Research, School of Pharmaceutical Sciences, Chongqing University, Chongqing 401331, China.
Journal of chemical information and modeling
|May 13, 2024
概括
我们开发了CNSMolGen,这是一种用于设计新型中枢神经系统 (CNS) 药物的深度学习模型. 这种人工智能模型产生新的,可合成的中枢神经系统候选药物,加速药物发现和开发.
科学领域:
- 神经科学和药理学 神经科学和药理学
- 人工智能在药物发现中的作用
背景情况:
- 中枢神经系统 (CNS) 药物对于治疗神经和精神疾病至关重要.
- 深度学习的生成模型显示出加速药物发现的前景,但在中枢神经系统药物开发中未得到充分利用.
研究的目的:
- 开发和评估一个深度学习模型,CNSMolGen,用于中枢神经系统药物的新分子设计.
- 通过转移学习评估模型对中枢神经系统药物优化的能力.
主要方法:
- 利用双向循环神经网络 (Bi-RNN) 框架进行分子设计.
- 员工将学习转移到特定生物活动的小数据集上,重点是血清素转运体 (SERT) 抑制剂.
- 使用基于物理的诱导适合对接验证生成的分子.
主要成果:
- CNSMolGen产生了90%以上的新型,可合成的分子结构,具有中枢神经系统药物特性.
- 对SERT抑制剂的微调产生了潜在候选药物的集中数据库.
- 对接研究证实了产生的分子的潜在生物活动.
结论:
- CNSMolGen模型显示了中枢神经系统药物设计和优化方面的巨大潜力.
- 这种人工智能驱动的方法为推进中枢神经系统药物开发提供了新的途径.
- 该模型成功地产生了新的和可合成的中枢神经系统候选药物,具有有针对性的活动.
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