HTS-Oracle:实验验验证的人工智能启用优先级对可概括的小分子成功发现的发现

科学领域:

• 药物发现和开发 药物发现和开发
• 人工智能在医学中的应用
• 免疫学 免疫学 免疫学

背景情况:

• 高通量查 (HTS) 对于小分子发现至关重要,但与免疫受体和蛋白质-蛋白质相互作用目标作斗争.
• 许多免疫点,包括TREM2,CHI3L1和CD28,由于其复杂性 (例如,神秘的口袋,无序的蛋白质,蛋白质与蛋白质相互作用) 历史上是难以处理的.

研究的目的:

• 介绍HTS-Oracle,这是一个人工智能驱动的系统,用于在小分子药物开发中潜在的成功发现.
• 为了证明HTS-Oracle在识别具有挑战性的免疫点的生物活性化合物的有效性.

主要方法:

• 集成分子语言建模和化学信息学来创建HTS-Oracle AI系统.
• 在三个免疫位上部署HTS-Oracle以发现打击:TREM2,CHI3L1和CD28.
• 对实验结果对AI预测的验证.

主要成果:

• 与传统的HTS.Oracle相比,HTS-Oracle减少了超过99%的实验选要求,并增加了高达176倍的命中率.
• 人工智能系统即使有有限的训练数据 (例如,CD28的活性<2%),也表现出预测能力,实现了八倍的改进.
• 成功识别了TREM2,CHI3L1和CD28的验证匹配结果,证明了其广泛适用性.

结论:

• HTS-Oracle为药物开发中的成功发现性能建立了新的基准.
• 人工智能系统显著增强了对以前被认为是化学不可及的免疫点的小分子的访问.
• 通过HTS-Oracle,可以对复杂的生物点进行潜在的命中发现,加速新疗法的开发.