挑選2億種化合物 機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)覺數(shù)百種潛在性新冠藥物

挑選2億種化合物
  機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)覺數(shù)百種潛在性新冠藥物

國(guó)際性戰(zhàn)“疫”行動(dòng)

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該科學(xué)研究責(zé)任人、加州大學(xué)河濱校區(qū)專家教授安南達(dá)桑卡·雷表述說,這一藥物發(fā)覺服務(wù)平臺(tái)是一種與人工智能技術(shù)相關(guān)的計(jì)算機(jī)算法,可根據(jù)不斷嘗試錯(cuò)誤學(xué)習(xí)培訓(xùn)預(yù)測(cè)分析藥物的特異性,其預(yù)測(cè)分析工作能力還能不斷完善,“針對(duì)針對(duì)性發(fā)覺醫(yī)治新冠肺炎新藥來講,該類服務(wù)平臺(tái)是關(guān)鍵的第一步”。

在科學(xué)研究中,精英團(tuán)隊(duì)組員喬爾·科瓦列夫斯基采用了與新冠病毒蛋白相互影響的65種人們蛋白的配體,并為每個(gè)人們蛋白轉(zhuǎn)化成了機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)體模型,這種實(shí)體模型經(jīng)過訓(xùn)練,可從其三d構(gòu)造中鑒別更新配體。

科學(xué)研究精英團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用這種機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)體模型,從包括2億種化合物的數(shù)據(jù)庫查詢中挑選出了1000多萬種小分子,并明確了能最有效靶向與新冠病毒蛋白相互影響的65種人們蛋白的化合物。她們從這種化合物中評(píng)定出了早已得到 英國(guó)食品藥品管理處(FDA)準(zhǔn)許的化合物,比如一些藥物和食品類中應(yīng)用的化合物。她們還應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)體模型測(cè)算了各種各樣化合物的毒副作用,這有利于革除潛在性的有害備選物。

科學(xué)研究工作人員表明,這類方式 不但使她們?cè)u(píng)定出對(duì)單獨(dú)人們蛋白靶標(biāo)具備最明顯特異性的備選藥物,還發(fā)覺了一些有希望抑止2個(gè)或好幾個(gè)人們蛋白靶標(biāo)的有機(jī)化學(xué)物。

雷說:“最令我激動(dòng)的是這些很有可能會(huì)蒸發(fā)的化合物,這為吸進(jìn)治療法產(chǎn)生了意外驚喜。”

科學(xué)研究工作人員覺得,傳統(tǒng)式依靠細(xì)胞培養(yǎng)測(cè)量的方式 很價(jià)格昂貴,并且很有可能必須多年時(shí)間對(duì)藥物開展檢測(cè),與之對(duì)比,她們的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)平臺(tái)在基本篩選很多化合物層面具備優(yōu)點(diǎn)。并且,該服務(wù)平臺(tái)不但能用以產(chǎn)品研發(fā)抗新冠肺炎藥物,還能加快別的多種多樣病癥藥物的產(chǎn)品研發(fā)過程。

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