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机器学习用化学直觉或将助力药物研发更高效

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发表于 2023-11-2 07:37:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

国际最新研究:机器学习用“化学直觉”或助力药物研发更高效

  中新网北京11月1日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下学术期刊《自然-通讯》最新发表一篇化学论文称,研究人员研发出一种机器学习模型,该模型能部分重现职业化学家在工作中积累的集体知识,这类知识通常被称为“化学直觉”。该研究认为,这或使今后的药物研发更高效。

  据论文介绍,传统上,药物与化学发现需要依靠试错实验和研究人员在工作中积累的知识,而使用模拟工具,尤其是机器学习,能让研究人员更快地发现候选分子,极大降低发现新药用化合物的成本。如果要用机器学习预测分子性质,分子就必须还原到数学表达,这通常包含一组性质或“特征”,确定正确特征是这些数据驱动性能预测模型成功的关键。

  论文共同通讯作者、瑞士诺华生物医学研究所Nikolaus Stiefl、英国剑桥微软研究院科学智能中心José Jiménez-Luna和他们的同事合作,让35名医学化学家各自从5000对分子中选择自己更偏向的分子,再用他们的回答做成排序游戏来训练一个机器学习模型,随后让这个模型给分子打分。研究发现,这个分数基本不受该领域之前作为特征的其他性质的影响,因为这来自行业内多年的知识积累。

  论文作者指出,合作团队提议的模型还能用来改变数学模型的推荐,从而更好地匹配化学家的集体专业知识,有望在今后早期药物研发中缩短迭代时间。

  他们总结认为,最新研究的这种方法或能在药物研发中作为对分子建模的补充,从而推动药物研发更高效。(完)
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