通过将生成AI与基于物理的积极学习框架合并,优化药物设计
Isaac Filella-Merce1, Alexis Molina2, Lucía Díaz2
1Barcelona Supercomputing Center (BSC), Barcelona, Spain.
用积极学习来增强药物发现的生成模型. 这个工作流成功地设计了具有高预测亲和力和合成可访问性的新型分子,用于CDK2和KRAS目标.
科学领域:
- 计算化学和化学信息学
- 人工智能在药物发现中的作用
- 药物化学和分子设计.
背景情况:
- 机器学习,特别是生成模型 (GMs),显示出在药物发现中设计具有所需性质的分子的前景.
- 现有的转基因在实现目标参与,合成可访问性和强大的泛化方面面临挑战.
- 解决这些局限性对于推进人工智能驱动药物设计至关重要.
研究的目的:
- 为药物发现开发和验证一个改进的生成模型工作流程.
- 通过将积极学习与化学信息学和分子建模预测器相结合,增强分子设计.
- 为了产生新的,类似药物的分子,具有高预测亲和力和针对特定生物点的合成可访问性.
主要方法:
- 开发了一个生成模型工作流程,将一个变化自编码器与两个嵌套的积极学习周期结合起来.
- 使用化学信息学和分子建模工具,代精细化分子预测.
- 应用工作流程来设计向循环林依赖激酶2 (CDK2) 和KRAS蛋白的分子.
主要成果:
- 成功生成多样化,具有高预测亲和力和合成可访问性的药物样分子,适用于CDK2和KRAS.
- 为每个目标发现了与已知的抑制剂不同的新型分子支架.
- 合成了9个CDK2分子,其中8个显示了体外活性 (其中一个具有纳米分子强度);确定了4个潜在的KRAS抑制剂.
结论:
- 开发的生成模型工作流程有效地探索了针对特定目标量身定制的新化学空间.
- 该工作流显示了加速发现强效和可合成的候选药物的巨大潜力.
- 这种方法为人工智能驱动的药物发现开辟了新的途径,克服了传统生成模型的局限性.
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