Платформа, управлявана от AI, може да рационализира разработването на лекарства

Изследователи от университета в Кеймбридж са разработили платформа, управлявана от AI, която драстично ускорява прогнозирането на химични реакции, решаваща стъпка в откриването на лекарства. Отдалечавайки се от традиционните методи проба-грешка, този иновативен подход съчетава автоматизирани експерименти с машинно обучение.

Този напредък, валидиран върху над 39,000 XNUMX фармацевтично значими реакции, може значително да рационализира процеса на създаване на нови лекарства. Д-р Ема Кинг-Смит от Кавендишката лаборатория в Кеймбридж подчертава потенциалното въздействие: „Реактомът може да промени начина, по който мислим за органичната химия.“ Този пробив, съвместни усилия с Pfizer и представен в Природна химия, бележи повратна точка в използването на AI за фармацевтични иновации и по-задълбочено разбиране на химическата реактивност.

Разбиране на химическия „реактом“

Терминът „реактом“ означава новаторски подход в химията, отразяващ ориентираните към данните методи, наблюдавани в геномиката. Тази нова концепция, разработена от изследователи от университета в Кеймбридж, включва използването на широк набор от автоматизирани експерименти, съчетани с алгоритми за машинно обучение, за да се предвиди как химикалите ще взаимодействат. Реактомът е трансформиращ инструмент в сферата на органичната химия, особено при откриването и производството на нови фармацевтични продукти.

Методологията се отличава със своя характер, базиран на данни, валидиран чрез изчерпателен набор от данни, включващ над 39,000 XNUMX фармацевтично значими реакции. Такъв огромен набор от данни е основен за подобряване на разбирането на химическата реактивност с безпрецедентна скорост. Той измества парадигмата от традиционните, често неточни изчислителни методи, които симулират атоми и електрони, към по-ефективен подход към данни от реалния свят.

Трансформиране на високопроизводителна химия с AI Insights

Централна за ефикасността на реактома е ролята на високопроизводителните автоматизирани експерименти. Тези експерименти са инструмент за генериране на обширни данни, които формират гръбнака на реактома. Чрез бързо провеждане на множество химични реакции, те предоставят богат набор от данни за алгоритмите на AI за анализ.

Д-р Алфа Лий, който ръководи изследването, хвърля светлина върху работата на този подход. „Нашият метод разкрива скритите връзки между компонентите на реакцията и резултатите“, обяснява той. Това разбиране за взаимодействието на различни елементи в реакцията е от решаващо значение за декодирането на сложността на химичните процеси.

Преходът от просто наблюдение на първоначални високопроизводителни експериментални резултати към по-задълбочено разбиране на химичните реакции, управлявано от AI, бележи значителен скок в тази област. Той илюстрира как интегрирането на AI с традиционните химически експерименти може да разкрие сложни модели и връзки, проправяйки пътя за по-точни прогнози и ефективни стратегии за разработване на лекарства.

По същество химическият „реактом“ представлява голяма стъпка в използването на AI за разкриване на мистериите на химическата реактивност. Този иновативен подход, чрез трансформиране на начина, по който разбираме и предвиждаме химичните взаимодействия, е настроен да има трайно въздействие върху областта на фармацевтичните продукти и извън нея.

Усъвършенстване на дизайна на лекарства с машинно обучение

Екипът от университета в Кеймбридж направи значителен скок в дизайна на лекарства с разработването на модел за машинно обучение, пригоден за реакции на функционализация в късен етап. Този аспект на дизайна на лекарството е от решаващо значение, тъй като включва въвеждане на специфични трансформации в сърцевината на молекулата. Пробивът на модела се крие в способността му да улеснява точно тези промени, подобно на извършване на корекции на дизайна на молекула в последната минута, без да е необходимо да я възстановява от самото начало.

Предизвикателствата, обикновено свързани с късните етапи на функционализация, често включват възстановяване на молекулата изцяло - процес, сравним с реконструкцията на къща от нейната основа. Моделът на машинно обучение на екипа обаче променя този разказ, като позволява на химиците да настройват сложни молекули директно в сърцевината им. Тази възможност е особено важна при дизайна на медицината, където основните вариации са от решаващо значение.

Разширяване на хоризонтите на химията

Ключово предизвикателство при разработването на този модел на машинно обучение беше недостигът на данни, тъй като реакциите на функционализация в късен етап са относително недостатъчно докладвани в научната литература. За да преодолее това препятствие, изследователският екип използва нов подход: предварително обучение на модела върху голямо количество спектроскопски данни. Този метод ефективно „обучава“ модела на общи принципи на химията, преди да го прецизира, за да предвиди сложни молекулни трансформации.

Подходът се оказа успешен, като позволи на модела да направи точни прогнози за това къде ще реагира молекулата и как мястото на реакцията варира при различни условия. Този напредък е от решаващо значение, тъй като позволява на химиците да променят прецизно сърцевината на молекулата, повишавайки ефективността и креативността в дизайна на лекарствата.

Д-р Алфа Лий говори за по-широките последици от този подход. „Нашият метод разрешава основното предизвикателство с ниски данни в химията“, казва той. Този пробив не се ограничава само до късна функционалност; проправя пътя за бъдещ напредък в различни области на химията.

Интегрирането на машинното обучение в химическите изследвания от екипа на университета в Кеймбридж представлява значителна крачка в преодоляването на традиционните бариери в дизайна на лекарства. Той разкрива нови възможности за прецизност и иновации във фармацевтичното развитие, възвестявайки нова ера в областта на химията.