近4萬個數(shù)據(jù)集驗證：機器學(xué)習(xí)加速新藥研發(fā)進程
科技日報北京1月16日電 （記者張夢然）英國劍橋大學(xué)和美國輝瑞公司合作開發(fā)了一個平臺，將自動化實驗與人工智能（AI）相結(jié)合，以預(yù)測化學(xué)物質(zhì)如何相互反應(yīng)，從而加速新藥的設(shè)計過程。研究結(jié)果發(fā)表在最新一期《自然·化學(xué)》雜志上。
預(yù)測分子如何反應(yīng)，對于新藥的發(fā)現(xiàn)和制造至關(guān)重要。但從歷史上看，這是一個反復(fù)試驗、經(jīng)常失敗的過程。為了進行預(yù)測，化學(xué)家需要在模型中模擬電子和原子，這一過程計算成本高昂且通常不準(zhǔn)確。
現(xiàn)在，研究人員開發(fā)了一種受基因組學(xué)啟發(fā)的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法。該方法將自動化實驗與機器學(xué)習(xí)相結(jié)合，以了解化學(xué)反應(yīng)性，從而大大加快了新藥設(shè)計過程。他們稱，該方法在超過39000個藥學(xué)相關(guān)反應(yīng)的數(shù)據(jù)集上得到了驗證。
該方法從數(shù)據(jù)中挑選出反應(yīng)物、試劑并測試反應(yīng)性能之間的相關(guān)性。數(shù)據(jù)則是通過非?？焖倩蚋咄康淖詣踊瘜嶒炆傻摹Ｑ芯咳藛T表示，高通量化學(xué)已經(jīng)改變了游戲規(guī)則。他們相信有一種新方法，可促進對化學(xué)反應(yīng)的更深入的理解，而不是從高通量實驗的初始結(jié)果中觀察到。此次開發(fā)的這種機器學(xué)習(xí)方法，就能允許化學(xué)家調(diào)整復(fù)雜的分子，再精確引入到分子的預(yù)先指定區(qū)域，從而加快藥物設(shè)計速度。
機器學(xué)習(xí)以往在化學(xué)中的應(yīng)用經(jīng)常受到限制。與廣闊的化學(xué)空間相比，其數(shù)據(jù)量實在太小。但此次研究通過“傳授”給模型一般化學(xué)知識，然后對其進行微調(diào)，預(yù)測復(fù)雜的化學(xué)轉(zhuǎn)化，從而克服了低數(shù)據(jù)的局限性。
論文第一作者、劍橋大學(xué)卡文迪許實驗室的艾瑪·金-史密斯表示，這一成果可能會改變?nèi)藗儗τ袡C化學(xué)的看法。對化學(xué)的更深入理解，亦可促使人們更快速制造藥品和許多其他有用的化學(xué)品。
（原標(biāo)題：在近四萬個藥學(xué)反應(yīng)數(shù)據(jù)集上驗證——機器學(xué)習(xí)加速新藥研發(fā)進程）
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