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《自然》子刊在线发表百度融汇天诚生物计算最新研究成果

2024-03-24 16:33:21 来源:倾延资

百度研讨院在“2022科技趋势猜测”中指出,根据AI的生物核算仍将高速开展,基础研讨和运用场景协同立异将完结新打破。这一猜测首先由百度自己添上了例子。

世界尖端学术期刊《天然》(Nature)子刊《天然机器智能》(Nature Machine Intelligence)日前在线宣布的百度生物核算范畴最新研讨作用,提出了“根据空间结构的化合物表征学习办法”,即“几许构象增强AI算法”(Geometry Enhanced Molecular Representation Learning,GEM模型),提醒了一种根据三维空间结构信息的化合物建模办法,及在药物研制中的运用。

在该项研讨中,百度螺旋桨PaddleHelix团队初次将化合物的几许结构信息引进自监督学习和分子表明模型,并在下流十多项的特点猜测使命中获得 SOTA,成为百度对外揭露的AI赋能药物研制的又一项重磅作用。

作为药物研制的要害一环,候选化合物的性质猜测就像为临床试验“排雷”,即提早挑选掉毒副作用高、人体吸收代谢欠好等具有不良特性的化合物。

这项使命曾经只能经过传统仿真试验进行,本钱高耗时长。也有研讨人员引进深度学习技能,但大多根据序列或2D图结构建模,缺少化合物三维空间结构信息的运用,导致化合物性质猜测成果的误差,亟须引进化合物的三维空间信息。

百度的重大打破是,在全球范围内创始性地将化合物性质猜测从“2D建模”推进到“3D建模”。一起,引进预练习技能,运用很多无标示的化合物数据,经过自监督学习,构建GEM模型的底层才能,有望成为小分子药物研制范畴的模型底座,处理小分子药物活性猜测,成药性猜测,药物规划等核心问题,加快药物,特别是全新药物的发现进程。

从试验作用看,百度GEM模型已在14个世界学术界公认的运用使命数据集上到达业界最佳。这些数据集包含:按捺HIV艾滋病病毒仿制才能的数据集、小分子的生物活性数据集、血脑屏障浸透数据集等。

在运用价值层面,百度GEM模型可高效学习化合物的空间结构常识,并自主推断出空间结构信息,然后精确猜测候选化合物的吸收、代谢、毒性等特性,协助药物研制更快更准地完结前期挑选,现在已经在多个合作伙伴的研制管线中完结商业化落地,有望经过AI技能探究双靶点按捺剂新的研制范式,为癌症患者和本身免疫性疾病患者供给更有用的医治药物。

此外,该办法还有助于高效丈量药物-靶标相互作用,可加快新药研制,为老药开掘新用处,并探究多种药物联合运用,进一步增强效果,下降抗药性和毒副作用,乃至疗治新病症。

百度这项生物学与核算机科学的跨学科立异,为化合物成药性猜测、小分子药物挑选、药物联用等运用研讨带来许多裨益,未来更有望扩展到蛋白范畴,构建根据蛋白的表征模型,服务于大分子的药物研制。

GEM模型已根据百度飞桨生物核算渠道螺旋桨PaddleHelix在GitHub开源。

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