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凯发k8天生赢家|网文快捕背影家园|机器学习加速新药研发进程
发布日期:2024/07/11    来源:凯发k8一触即发生物

  英国剑桥大学和美国辉瑞公司合作开发了一个平台ღ✿✿,将自动化实验与人工智能(AI)相结合ღ✿✿,以预测化学物质如何相互反应ღ✿✿,从而加速新药的设计过程ღ✿✿。研究结果发表在最新一期《自然·化学》杂志上ღ✿✿。

  预测分子如何反应ღ✿✿,对于新药的发现和制造至关重要ღ✿✿。但从历史上看ღ✿✿,这是一个反复试验ღ✿✿、经常失败的过程网文快捕背影家园ღ✿✿。为了进行预测ღ✿✿,化学家需要在模型中模拟电子和原子ღ✿✿,这一过程计算成本高昂且通常不准确ღ✿✿。

  现在ღ✿✿,研究人员开发了一种受基因组学启发的数据驱动方法ღ✿✿。该方法将自动化实验与机器学习相结合ღ✿✿,以了解化学反应性ღ✿✿,从而大大加快了新药设计过程ღ✿✿。他们称ღ✿✿,该方法在超过39000个药学相关反应的数据集上得到了验证ღ✿✿。

  该方法从数据中挑选出反应物ღ✿✿、试剂并测试反应性能之间的相关性ღ✿✿。数据则是通过非常快速或高通量的自动化实验生成的ღ✿✿。研究人员表示ღ✿✿,高通量化学已经改变了游戏规则ღ✿✿。他们相信有一种新方法网文快捕背影家园k8com凯发ღ✿✿,ღ✿✿,可促进对化学反应的更深入的理解ღ✿✿,而不是从高通量实验的初始结果中观察到ღ✿✿。此次开发的这种机器学习方法ღ✿✿,就能允许化学家调整复杂的分子ღ✿✿,再精确引入到分子的预先指定区域ღ✿✿,从而加快药物设计速度ღ✿✿。

  机器学习以往在化学中的应用经常受到限制ღ✿✿。与广阔的化学空间相比ღ✿✿,其数据量实在太小ღ✿✿。但此次研究通过“传授”给模型一般化学知识ღ✿✿,然后对其进行微调ღ✿✿,预测复杂的化学转化ღ✿✿,从而克服了低数据的局限性ღ✿✿。

  论文第一作者ღ✿✿、剑桥大学卡文迪许实验室的艾玛·金-史密斯表示凯发k8天生赢家ღ✿✿,这一成果可能会改变人们对有机化学的看法ღ✿✿。对化学的更深入理解网文快捕背影家园ღ✿✿,亦可促使人们更快速制造药品和许多其他有用的化学品凯发k8天生赢家ღ✿✿。(记者张梦然)

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