北卡羅萊納大學將人工智慧應用在藥物開發上,他們開發了名為ReLeaSE的人工智慧系統,能自己重頭開始設計新的藥物分子,該系統有兩個神經網路,分別是老師以及學生代理人,由老師教授學生化學分子的知識後,由學生進行創造新的分子。ReLeaSE現在已經能自動設計具特殊性質的化合物。

論文作者之一Olexandr Isayev教授表示,虛擬篩選是製藥業一項廣泛用於識別候選藥物的方法,進行虛擬篩選的科學家,就像是在餐廳點餐的顧客,可能會受到菜單的限制。而ReLeaSE是虛擬篩選一項強而有力的創新,能為科學家提供一家雜貨店和一位可以製作任何餐點的私人廚師。

而這個雜貨店與廚師的角色,便是ReLeaSE系統中的兩個神經網路老師與學生代理人。老師代理人知道約170萬種已知生物活性分子的化學結構,以及其化學結構字詞的語法與命名規則。而學生向老師學習了分子字母表和語言規則後,學生便有能力開始創造新的字詞或是化學分子,與老師相互合作後,則學生在提出可用於新藥的新分子的表現越來越好。

研究團隊表示,ReLeaSE代表著增強學習也能用在結構演進上,而這樣的進展將會大幅加速新藥開發,Olexandr Isayev提到,製藥業常用的虛擬篩選計算方法,可以允許科學家評估現存的大型化學資料庫,但該方法的限制就在於僅能對已知的化學分子進行,而ReLeaSE則具有創造與評估新分子的獨特能力。

研究人員可以設定ReLeaSE生成具有特定性質的化學分子,像是生物活性或是安全性的限制,論文主要作者Mariya Popova強調,他們利用ReLeaSE來設計具有許多不同特性的分子化學資料庫,可以精準控制化合物的物理性質例如熔點或是在水中的溶解度,在發現藥物的研究上,ReLeaSE已經設計出了一種能控制白血病的新化合物。

研究團隊提到,ReLeaSE能設計出特定生物活性與最佳安全性的化學分子,而這個化學分子能馬上申請專利,大幅縮短開發新藥的時程,這對於製藥產業有極大的吸引力。


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