“`html
Генеративный дизайн лекарств: Преимущества и решения
Генеративный дизайн лекарств предлагает новый подход к разработке соединений, нацеленных на патогенные белки. Это позволяет исследовать широкий химический спектр и открывать новые терапевтические агенты. В отличие от традиционных методов, таких как высокопроизводительный или виртуальный скрининг, генеративные модели могут создавать совершенно новые молекулы с определенными фармакологическими свойствами.
Преимущества генеративного дизайна
- Создание уникальных молекул для борьбы с лекарственной устойчивостью.
- Разработка соединений для белков, для которых нет жизнеспособных кандидатов.
Однако многие сгенерированные молекулы имеют ограниченное практическое применение из-за узкой фокусировки на специфических свойствах лекарств.
Современные достижения в области глубокого обучения
Недавние достижения в глубоких нейронных сетях привели к появлению новых методов генеративного моделирования, таких как авторегрессионные модели, GAN, VAE и модели диффузии. Эти методы значительно расширяют возможности разработки лекарств, позволяя генерировать соединения, основанные на целевых белках.
Пример: TamGen
Исследователи из Microsoft Research AI for Science разработали TamGen, метод генерации молекул, использующий химическую языковую модель, подобную GPT. TamGen генерирует соединения, представляя молекулы в формате SMILES, и улучшает качество молекул, балансируя фармакологическую активность и доступность синтеза.
Как работает TamGen
- Моделирует связывание белков с лигандами, используя последовательности аминокислот и их 3D-координаты.
- Обрабатывает 3D-входные данные с помощью слоев встраивания.
- Использует предобученные химические языковые модели для улучшения результатов.
Результаты
TamGen продемонстрировал свою эффективность в разработке ингибиторов для белка ClpP, связанного с туберкулезом, выявив 14 соединений с высокой активностью.
Заключение
Разработка соединений с высокой аффинностью к патогенным белкам может ускорить открытие новых лекарств. TamGen показал выдающиеся результаты, идентифицировав мощные ингибиторы белка ClpP. Основные аспекты его успеха:
- Предобученный декодер соединений для генерации высококачественных молекул.
- Эффективное представление белковых карманов с использованием последовательностей и геометрии.
- Контекстный декодер на основе VAE для итеративного улучшения соединений.
Хотя TamGen предлагает инновации, остаются вызовы, такие как ограниченные данные in vivo и задержки в синтезе. Будущие улучшения будут направлены на интеграцию 3D-методов генерации и обучение с подкреплением для повышения эффективности.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot — этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
