2023-02-23 15:40:35, 智药邦 西湖欧米(杭州)生物科技有限公司
新药研发是一项漫长、昂贵和低效的系统工程,制药行业的反摩尔定律使得药物发现的成本越来越高、成功率不断下降。
2020年,“人工智能辅助药物设计”入选《麻省理工科技评论》2020年度“全球十大突破性技术”。现代人工智能的发展,给药物研发带来了新的曙光。
作为新药研发的入口,药物发现是目前AI应用得最多也最成熟的环节。据统计,AI能将药物发现时间缩短40%。AI的深度学习领域可以辅助药物发现的多种应用,例如生成小分子结构、辅助类药化合物设计、预测小分子与靶标的作用、筛选化合物与发现先导物等。
本月初,意大利学者Carmen Cerchia等人发表的新文章讨论了AI辅助药物发现的最新技术和示范应用,例如基于生成模型的药物分子设计、研究蛋白质-配体结合过程等。这些研究对AI辅助药物设计有着深远影响,也带来了新的挑战。本文梳理了这篇文章的主要内容,概述了应用于药物发现的最相关的机器学习方法。
—— 欧米锐评人 林木
图1 生成式模型用于药物设计
输入分子表示在控制模型学习阶段(即,模型如何获得分子信息)中具有关键作用。有三种主要表示:(i)1D(例如字符串);(ii)2D(例如分子图);以及(iii)3D(例如坐标)。
图2 RELATION模型
参考资料
[1] Cerchia et al. New avenues in artificial-intelligence-assisted drug discovery. Drug Discov Today. 2023
[2] Jin et al. Hierarchical Generation of Molecular Graphs using Structural Motifs. ICML. 2020
[3] Axelrod et al. GEOM: Energy-annotated molecular conformations for property prediction and molecular generation. Sci Data. 2022
[4] Gomez-Bombarelli et al. Automatic Chemical Design Using a Data-Driven Continuous Representation of Molecules. ACS Cent Sci. 2018
[5] Zhavoronkov et al. Deep learning enables rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors. Nat Biotechnol. 2019
[6] Li et al. Multi-objective de novo drug design with conditional graph generative model. J Cheminform. 2018
[7] Fu et al. MIMOSA: Multi-constraint Molecule Sampling for Molecule Optimization. AAAI. 2020
[8] Bung et al. An In Silico Explainable Multiparameter Optimization Approach for De Novo Drug Design against Proteins from the Central Nervous System. J Chem Inf Model. 2022
[9] Ragoza, et al. Generating 3D molecules conditional on receptor binding sites with deep generative models. Chem. Sci. 2022
[10] Wang, et al. RELATION: A Deep Generative Model for Structure-Based De Novo Drug Design. J. Med. Chem. 2022
[11] Walters et al. Assessing the impact of generative AI on medicinal chemistry. Nat Biotechnol. 2020
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