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研究人员开发了一个将自动实验与人工智能相结合的平台，以预测化学物质如何相互反应，这可能会加快新药的设计过程。
预测分子如何反应对于新药的发现和制造至关重要，但从历史上看，这一直是一个反复试验的过程，而且反应经常失败。为了预测分子如何反应，化学家通常在简化的模型中模拟电子和原子，这一过程的计算成本很高，而且往往不准确。
现在，剑桥大学的研究人员受基因组学的启发，开发了一种数据驱动的方法，将自动化实验与机器学习相结合，以了解化学反应性，大大加快了这一过程。他们把他们的方法称为化学“反应组”，该方法在超过39000个药学相关反应的数据集上得到了验证。
他们的研究结果发表在《自然化学》杂志上，是剑桥大学和辉瑞公司合作的成果。
该论文的第一作者、剑桥大学卡文迪许实验室的艾玛·金· 史密斯博士说:“这种反应器可能会改变我们对有机化学的看法。”“对化学的深入了解可以使我们更快地制造药物和许多其他有用的产品。但更根本的是，我们希望产生的理解将有益于任何从事分子研究的人。”
reacome方法从数据中找出反应物、试剂和反应性能之间的相关关系，并指出数据本身的差距。数据是从非常快速或高通量的自动化实验中生成的。
“高通量化学已经改变了游戏规则，但我们相信有一种方法可以揭示对化学反应的更深层次的理解，而不是从高通量实验的初始结果中观察到的，”King-Smith说。
“我们的方法揭示了反应成分和结果之间隐藏的关系，”领导这项研究的阿尔法·李博士说。“我们训练模型的数据集是巨大的，它将有助于将化学发现的过程从试错法带入大数据时代。”
在发表在《自然通讯》上的一篇相关论文中，该团队开发了一种机器学习方法，使化学家能够向预先指定的分子区域引入精确的转化，从而加快药物设计。
这种方法允许化学家们调整复杂的分子——就像最后一刻的设计改变——而不必从头开始制造。在实验室里制造分子通常是一个多步骤的过程，就像盖房子一样。如果化学家想改变分子的核心，传统的方法是重建分子，就像推倒房子，从头开始重建一样。然而，核心变化对药物设计很重要。
一类被称为后期功能化反应的反应试图直接将化学转化引入核心，避免从头开始。然而，使后期功能化具有选择性和控制是具有挑战性的-通常分子的许多区域可以反
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应，并且很难预测结果。
King-Smith说:“后期的功能化可能会产生不可预测的结果，而目前的建模方法，包括我们自己的专家直觉，并不完美。”“一个更具预测性的模型将为我们提供更 好的筛查机会。”
研究人员开发了一种机器学习模型，可以预测分子会在哪里反应，以及反应地点如何随着不同反应条件的变化而变化。这使得化学家能够找到精确调整分子核心的方法。
金-史密斯说:“在对模型进行微调以预测这些复杂的转变之前，我们在大量光谱数据上对模型进行了预训练，有效地教授了模型一般化学知识。”这种方法使研究小组克服了低数据的限制:在科学文献中报道的晚期功能化反应相对较少。该团队通过实验验证了该模型在多种药物类分子上的有效性，并能够准确预测不同条件下的反应性位点。
Lee说:“机器学习在化学领域的应用常常受到这样一个问题的限制，即与浩瀚的化学空间相比，数据量很小。”“我们的方法——设计从大型数据集学习的模型，这些数据集与我们试图解决的问题相似，但又不相同——解决了这一基本的低数据挑战，并可能在后期功能化之外取得进展。”
更多信息:Emma King-Smith等人，用高通量实验数据探测化学“反应组”，Nature Chemistry(2024)。DOI: 10.1038 / s41557 - 023 - 01393 - w
基于迁移学习的预测微型计算机后期功能化，自然通讯(2024)。DOI: 10. 1038 / s41467 - 023 - 42145 - 1。www.naturetgd/articles/s41467 - 023 - 42145 - 1
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剑桥大学提供
Citation:
Accelerating how new drugs are made with machine learning (2024, January 15)
retrieved 15 January 2024
from httpsokphys.org/news/2024-01-drugs-machine.html
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