挑選2億種化合物
機器學(xué)習(xí)發(fā)覺數(shù)百種潛在性新冠藥物
國際性戰(zhàn)“疫”行動
科技日報北京市8月13日電 （新聞記者劉霞）據(jù)英國每天科學(xué)網(wǎng)站12日報導(dǎo)，美國科學(xué)家依靠一種強勁的機器學(xué)習(xí)方式 ，根據(jù)挑選約2億種化合物，發(fā)覺了數(shù)百種新冠肺炎備選藥物。
該科學(xué)研究責(zé)任人、加州大學(xué)河濱校區(qū)專家教授安南達桑卡·雷表述說，這一藥物發(fā)覺服務(wù)平臺是一種與人工智能技術(shù)相關(guān)的計算機算法，可根據(jù)不斷嘗試錯誤學(xué)習(xí)培訓(xùn)預(yù)測分析藥物的特異性，其預(yù)測分析工作能力還能不斷完善，“針對針對性發(fā)覺醫(yī)治新冠肺炎新藥來講，該類服務(wù)平臺是關(guān)鍵的第一步”。
在科學(xué)研究中，精英團隊組員喬爾·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，并為每個人們蛋白轉(zhuǎn)化成了機器學(xué)習(xí)實體模型，這種實體模型經(jīng)過訓(xùn)練，可從其三d構(gòu)造中鑒別更新配體。
科學(xué)研究精英團隊?wèi)?yīng)用這種機器學(xué)習(xí)實體模型，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定出了早已得到 英國食品藥品管理處（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)用機器學(xué)習(xí)實體模型測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 不但使她們評定出對單獨人們蛋白靶標(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個或好幾個人們蛋白靶標(biāo)的有機化學(xué)物。
雷說：“最令我激動的是這些很有可能會蒸發(fā)的化合物，這為吸進治療法產(chǎn)生了意外驚喜?！?/p>
科學(xué)研究工作人員覺得，傳統(tǒng)式依靠細(xì)胞培養(yǎng)測量的方式 很價格昂貴，并且很有可能必須多年時間對藥物開展檢測，與之對比，她們的機器學(xué)習(xí)服務(wù)平臺在基本篩選很多化合物層面具備優(yōu)點。并且，該服務(wù)平臺不但能用以產(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。
