Жасанды интеллект жаңа препараттарды жасау үшін де

Цюрихтегі Федералдық технология институтының зерттеушілері аЖасанды интеллект дамуын айтарлықтай жеделдетуге қабілетті жаңа препараттар және барларын оңтайландыру.

ETH-тің жасанды интеллектісі қаңқа молекулаларының қай нүктесінде жаңа белсенді ингредиенттерді әзірлеуге болатынын анықтай алады, сондай-ақ оны пайдалану үшін оңтайлы жағдайларды анықтай алады. химиялық реакциялар сұраулар сәтті.

Le болжау мүмкіндіктері Жаңа модельдің таңқаларлық: бұрыннан белгілі дәрі молекулалары бойынша зертханада тексерілген, АИ болжамдары алты жағдайдың бесеуінде дұрыс болды.

Химиядағы үлкен жүздік және жаһандық экономиканың қиындықтары
Жаңа дәрі-дәрмектердің дамуы, химияның арқасында кітапханалар жетілдірілді

Нағыз революцияға қарай жаңа препараттардың синтезі

Бүгінгі күнге дейін анықтау және өндіру жаңа препараттар мен белсенді ингредиенттер гипотезалардан, сынақтардан және қателіктерден тұратын ұзақ эксперименталды жолдан өту керек болды: уақыт пен ресурстар тұрғысынан өте қымбат және тұйыққа толы жол.

Әдетте, жаңа фармакологиялық белсенді молекулаларды алу үшін химиктер пайдаланады синтез әдістері бұрыннан белгілі химиялық реакциялардан алынған, содан кейін осы әдістердің әрқайсысын зертханалық тәжірибелер арқылы тексереді.

Алайда бүгіндеЖасанды интеллект мүмкіндік береді бірнеше жыл бұрын елестету мүмкін емес оқиғалар, және жаңа технологиялар жаңа препараттарды синтездеу саласында да қолдануды таба алады. ETH Цюрих ғалымдары және зерттеушілер Roche Pharma зерттеулері және ерте даму ең жақсы синтез әдісін анықтауға көмектесетін, сонымен қатар оның табысқа жету ықтималдығын көрсете алатын AI моделін әзірледі.

«Біздің әдісіміз қажетті зертханалық тәжірибелердің санын айтарлықтай азайта алады«, Ол түсіндіреді Кеннет Атц, ETH Zurich фармацевтикалық ғылымдар институтының докторанты, профессормен бірге Гисберт Шнайдер, AI моделін әзірледі.

MSD, Нидерландыдағы фармацевтикалық сектор жасылға айналады
Ішінде «шпион» бар, бұл сенсор функциялары бар патч

Жаңа препараттар қалай туады: тіректер және функционалды топтар

Il AI моделі жаңа препараттардың синтезі үшін әзірге химиялық реакциямен сыналған борлану, жаңа белсенді ингредиенттерді өндіру үшін қолданылатын «бұрыннан белгілі реакциялардың» бірі. Бұлар әдетте мыналардан тұрадытіреуіштер деп аталатындар соған байланысты функционалдық топтар мысалы, амидтер (мысалы, парацетамол) және спирттер (мысалы, глицерин).

Бұл тіректер немесе орман, функционалдық топтарға қолдау көрсету және олардың белгілі бір түрде әрекет етуі үшін оларды дұрыс күйде ұстау үшін қызмет етеді. Дегенмен, тіректер негізінен атомдардан тұрады көміртек және сутегі, бұл оларды реактивті етеді: азот, оттегі немесе хлор сияқты функционалды атомдармен байланыс алу мүлдем анық емес.

Бұл байланыстарды сәтті жасау үшін сізге қажет тіректерді химиялық белсендіреді ауытқу реакциялары арқылы. Борилизация осы белсендіру әдістерінің бірі болып табылады: ол құрамында боры бар химиялық топты тіреуіштің көміртегі атомымен байланыстырудан, содан кейін оны басқа фармакологиялық тиімді топпен ыңғайлы түрде ауыстырудан тұрады.

Су, шөп және адамзат: жасанды интеллекттің когнитивтік шегі
Жаңа компьютерленген пациент рекорды: Швейцарияда толық жылдамдық

Жасанды интеллект зертханаға жеңіспен кіреді

Бір жолы жаңа препараттарды шығарады және барларын жетілдіру функционалдық топтарды орналастырудан тұрады тіректердегі жаңа орындықтар: Цюрихтегі Федералдық технология институтының зерттеушілері әзірлеген Жасанды интеллект бұл қадамды жеңілдетуге қамқорлық жасайды. Модель жаңа ықтимал қосымша орындарды анықтауға және анықтауға қабілетті оңтайлы жағдайлар белсендіру реакциясының сәтті болуы үшін.

Бастапқы идея, олар түсіндіреді, ғылыми әдебиетте сипатталған реакцияларды қабылдау және оларды пайдалану болды Жасанды интеллект үлгісін үйрету жаңа молекулаларда мүмкіндігінше көп борилдеу орындарын анықтау үшін қолданылады.

«Борилизацияның әлеуеті зор болғанымен, реакцияны зертханада бақылау қиын», - деп түсіндіреді Атц, «сондықтан да біздің әлем әдебиетін терең іздестіру нәтижесінде осы тақырып бойынша 1.700-ден сәл астам ғылыми мақала жарық көрді.». AI моделіне берілетін деректердің сапасын қамтамасыз ету үшін топ көздерді жалпы сипаттайтын 38 ерекше сенімді құжатқа дейін қысқартты. 1.380 борлану реакциясы.

Содан кейін ғылыми әдебиеттердің нәтижелері бағалаулармен біріктірілді Зертханада 1.000 реакция жүргізілді Роштың Дәрілік химияны зерттеу бөлімі басқарады, бұл химиялық реакцияларды миллиграммдық масштабта жүргізуге және бір уақытта талдауға мүмкіндік береді. «Зертханалық автоматтандыруды жасанды интеллектпен біріктірудің үлкен әлеуеті бар», - деп түсіндіреді ол Дэвид Ниппа, Роштың PhD докторанты, «химиялық синтездің тиімділігін айтарлықтай арттырып, сонымен бірге оны жақсарта алады тұрақтылық«.

Швейцария медицинасының арқасында инновациялық инсульт терапиясы
Жасанды интеллект уақытындағы шатасу және бақылау

Әсіресе 3D деректерімен керемет болжау күші

Ғылыми әдебиеттерден және зертханалық сынақтардан алынған деректер қорымен қамтамасыз етілген AI моделі таңқаларлық болжау қабілеті: оның болжамдары бұрыннан белгілі алты есірткі молекуласының көмегімен тексерілді және жылы алты жағдайдың бесеуі зертханалық зерттеулер жоспарланған қосымша орындарды растады.
Модель белсендіру мүмкін болмайтын тіректердегі учаскелерді анықтауға келгенде бірдей сенімді болды және оны орнатудың оңтайлы шарттарын анықтады. белсендіру реакциялары.

Модель қолжетімді болған кезде болжамдар одан әрі жақсарды 3D ақпарат молекулалар бойынша олардың химиялық формуласынан гөрі бастапқы нүкте: «Модель үш өлшемді химиялық түсініктің түрін дамытатын сияқты», - деп түсіндіреді Атц.

Политехникалық университеттің жас PhD студенті қазір Роште дәрілік химия саласында AI ғалымы болып жұмыс істейді: «Академиялық AI зерттеулері мен зертханалық автоматтандыру арасындағы интерфейсте жұмыс істеу өте қызықты», түсіндірді, «және мұның барлығын ең жақсы мазмұндар мен әдістермен алға жылжыту бақыт«.

Болашақ химия: тұрақтылық үшін саланың жаңа міндеттері
Ішкі жараларды жабуға арналған бұрын-соңды болмаған синтетикалық сылақ