人工智能引导的,模仿HDP的聚合物对抗耐药细菌的几次射击反向设计
Tianyu Wu1, Min Zhou2, Jingcheng Zou3
1Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process, East China University of Science and Technology, Shanghai, 200237, China.
Nature communications
|July 26, 2024
概括
我们开发了一个人工智能框架,用于设计模仿宿主防御的聚合物. 这种方法有效地识别出强大的抗菌聚合物,为抗生素提供了一个有希望的替代品.
科学领域:
- 聚合物化学 聚合物化学
- 人工智能的人工智能
- 药物发现 药物发现 药物发现
背景情况:
- 主体防御 (HDPs) 显示出治疗潜力,但面临挑战.
- 现有的AI方法在有限的数据和复杂的聚合物设计约束下扎.
- 抗生素耐药性需要新的治疗策略.
研究的目的:
- 为模仿HDP的聚合物开发一个通用的人工智能引导的几次射击反向设计框架.
- 在聚合物勘探中克服数据稀缺和多重约束挑战.
- 为了识别具有强烈抗菌活性的新型聚合物.
主要方法:
- 设计多模式表示来丰富用于AI预测的聚合物数据.
- 开发了用于化学空间限制的图形语法蒸.
- 采用强化学习来实现高效,多限制的聚合物生成.
- 将框架应用于模仿HDP的β-氨基酸聚合物.
主要成果:
- 对超过10^5的聚合物进行模拟预测.
- 确定了83种最佳的模仿HDP的聚合物.
- 合成并测试了聚合物DM0.8iPen0.2,证明了针对耐药病原体的广泛抗菌活性.
结论:
- 人工智能引导的反向设计框架对于发现新型HDP模仿聚合物是有效的.
- 这一战略为开发传统抗生素替代品提供了一个有希望的解决方案.
- 鉴定到的最佳聚合物显示出对抗抗生素耐药性感染的重大潜力.
