在錯綜複雜的藥物開發中，從概念到實現的每一步都充滿了挑戰。 從歷史上看，藥物分子的修飾一直是提高其有效性和減少***的必要過程，而且這是乙個艱鉅的挑戰，通常類似於在化學大海撈針。 然而，由德國慕尼黑大學、蘇黎世聯邦理工學院和羅氏製藥研究與早期開發（PRED）合作團隊領導的開創性研究開發了一種人工智慧（AI）系統，該系統可以相對準確地了解藥物分子可以化學改變的位置，特別是通過硼化過程。
藥物化學的挑戰。
活性藥物成分類似於分子拼圖，其中每個部分或官能團必須完美契合才能啟動所需的生物反應。 然而，改變這些官能團類似於在由碳原子和氫原子主導的環境中移動目標，而碳原子和氫原子是出了名的不活躍。 啟用這些框架的一種方法是硼化，其中含硼基團附著在碳原子上，從而為進一步的化學修飾創造了乙個多功能的夾持器。 然而，控制這種反應一直是實驗室面臨的乙個持續挑戰。
人工智慧驅動的解決方案。
該團隊的解決方案位於人工智慧和高通量實驗 （HTE） 的交叉點。 在博士生D**id Nippa和他的同事Kenneth Atz的帶領下，他們開發了一種人工智慧模型，該模型是在豐富的科學文獻和自動化實驗室實驗資料集上訓練的。 該模型不僅找到了分子上硼化反應的最佳位點; 它還建議了此轉換的最佳條件。 這就是它變得更有趣的地方：當它考慮分子的三維形狀時，模型的準確性顯著提高，而不僅僅是它們的二維表示。
團隊的技術執行力無可挑剔。 他們使用不同的圖神經網路 （GNN） 構建了乙個幾何深度學習平台，以在 2D 和 3D 分子圖上進行訓練。 這些 GNN 的任務是處理主要產物的二元反應結果、反應產率和區域選擇性。 人工智慧模型的效能已經過嚴格的評估和優化，並且已經表明，在反應輸出方面，平均絕對誤差幅度僅為 4-5%。
這項研究的與眾不同之處在於它對幾何深度學習的新穎使用，這是一種考慮分子空間結構的先進人工智慧技術。 這種方法與HTE相結合，允許在受控的小型化環境中進行快速、平行的實驗，從而大大加快了藥物開發過程。 此外，FAIR（可查詢性、可訪問性、互操作性、可重用性）原則的整合確保了驅動這些**的資料是健壯和可靠的。
醫藥行業發展的跨越式發展。
這項研究的影響是深遠的。 該團隊成功地將該平台應用於23種不同的商業藥物分子，發現了結構多樣化的多種可能性。 這不僅加速了新藥變體的產生，而且還提高了化學合成過程的效率和可持續性。
實際應用和未來展望。
這項研究不僅僅是理論上的成果，它還具有實踐能力。 通過識別現有藥物分子中的潛在修飾位點，它為更快、更有效地開發新藥物變體提供了途徑。 此外，研究團隊為該技術的更全面應用奠定了基礎，其中可能包括硼化以外的更廣泛的化學反應。
在藥物開發效率和精確度比以往任何時候都更加重要的時代，這個人工智慧驅動的平台代表了一次重大飛躍。 這是乙個很好的例子，說明技術創新，尤其是人工智慧方面的技術創新，可以改變行業並改善生活。
我們將繼續關注有關人工智慧和機器學習如何重塑製藥行業的新聞和發展。