Kāda ir ģeneratīvā mākslīgā intelekta loma zāļu atklāšanā?

Kāda ir ģeneratīvā mākslīgā intelekta loma zāļu atklāšanā?

Īsa atbilde: Ģeneratīvais mākslīgais intelekts galvenokārt paātrina agrīnu zāļu atklāšanu, ģenerējot kandidātu molekulas vai olbaltumvielu sekvences, piedāvājot sintēzes ceļus un izvirzot pārbaudāmas hipotēzes, lai komandas varētu veikt mazāk "aklu" eksperimentu. Tas vislabāk darbojas, ja tiek ieviesti stingri ierobežojumi un validēti rezultāti; ja to izturas pret orākulu, tas var maldināt ar pārliecību.

Galvenie secinājumi:

Paātrinājums : Izmantojiet GenAI, lai paplašinātu ideju ģenerēšanu, pēc tam sašauriniet to ar stingru filtrēšanu.

Ierobežojumi : Pirms ģenerēšanas ir nepieciešami īpašību diapazoni, sastatņu noteikumi un jaunuma ierobežojumi.

Validācija : Izvades datus traktējiet kā hipotēzes; apstipriniet ar analīzēm un ortogonāliem modeļiem.

Izsekojamība : Reģistrējiet uzvednes, rezultātus un pamatojumu, lai lēmumus varētu auditēt un pārskatīt.

Aizsardzība pret ļaunprātīgu izmantošanu : Novērsiet noplūdes un pārmērīgu pārliecību, izmantojot pārvaldību, piekļuves kontroli un cilvēku veiktu pārskatīšanu.

Kāda ir ģeneratīvā mākslīgā intelekta loma zāļu atklāšanā? Infografika

Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:

🔗 Mākslīgā intelekta loma veselības aprūpē
Kā mākslīgais intelekts uzlabo diagnostiku, darbplūsmas, pacientu aprūpi un rezultātus.

🔗 Vai mākslīgais intelekts aizstās radiologus?
Pēta, kā automatizācija papildina radioloģiju un kas paliek cilvēcisks.

🔗 Vai mākslīgais intelekts aizstās ārstus?
Godīgi izpētiet mākslīgā intelekta ietekmi uz ārstu darbu un praksi.

🔗 Labākie mākslīgā intelekta laboratorijas rīki zinātniskiem atklājumiem
Labākie mākslīgā intelekta laboratorijas rīki eksperimentu, analīzes un atklāšanas paātrināšanai.

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta loma zāļu atklāšanā vienā elpas vilcienā 😮💨

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts palīdz zāļu komandām izveidot kandidātmolekulas, paredzēt īpašības, ieteikt modifikācijas, piedāvāt sintēzes ceļus, izpētīt bioloģiskās hipotēzes un saīsināt iterācijas ciklus, īpaši agrīnā atklāšanā un vadošo savienojumu optimizācijā. Nature 2023 (ligandu atklāšanas apskats), Elsevier 2024 apskats (ģeneratīvie modeļi de novo zāļu izstrādē).

Un jā, tas var arī pārliecinoši ģenerēt muļķības. Tā ir daļa no darījuma. Kā ļoti entuziastisks praktikants ar raķešdzinēju. Ārsta ceļvedis (halucināciju risks) npj Digitālā medicīna 2025 (halucinācijas + drošības sistēma)

Kāpēc tas ir svarīgāk, nekā cilvēki atzīst 💥

Liela daļa atklājumu darba ir “meklēšana”. Meklējiet ķīmisko telpu, meklējiet bioloģiju, meklējiet literatūru, meklējiet struktūras un funkcijas attiecības. Problēma ir tā, ka ķīmiskā telpa ir… būtībā bezgalīga. Accounts of Chemical Research 2015 (ķīmiskā telpa) Irwin & Shoichet 2009 (ķīmiskās telpas mērogs).

Jūs varētu pavadīt vairākas dzīves, vienkārši izmēģinot “saprātīgas” variācijas.

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts maina darbplūsmu no:

  • "Pārbaudīsim, ko varam izdomāt"

uz:

  • "Ģenerēsim lielāku, gudrāku iespēju kopumu un pēc tam pārbaudīsim labākās."

Runa nav par eksperimentu izslēgšanu. Runa ir par labāku eksperimentu izvēli . 🧠 Daba 2023 (ligandu atklāšanas apskats)

Turklāt, un tas ir nepietiekami apspriests, tas palīdz komandām sazināties starp disciplīnām . Ķīmiķiem, biologiem, DMPK darbiniekiem, skaitļošanas zinātniekiem… ikvienam ir atšķirīgi mentālie modeļi. Laba ģeneratīvā sistēma var kalpot kā koplietojama skicēšanas blociņa. Robežas zāļu atklāšanā 2024. gadā.

Kas padara ģeneratīvā mākslīgā intelekta versiju labu zāļu atklāšanai? ✅

Ne visas ģeneratīvās mākslīgās intelekta tehnoloģijas ir vienādas. Šajā jomā “laba” versija ir mazāk veltīta krāšņām demonstrācijām un vairāk nepievilcīgai uzticamībai (nepievilcība šeit ir tikums). Nature 2023 (ligandu atklāšanas apskats).

Labai ģeneratīvajai mākslīgā intelekta iekārtai parasti ir:

Ja jūsu ģeneratīvais mākslīgais intelekts netiek galā ar ierobežojumiem, tas būtībā ir jaunumu ģenerators. Izklaide ballītēs. Mazāk jautrības narkotiku lietošanas programmā.

Kur ģeneratīvais mākslīgais intelekts iederas zāļu atklāšanas procesā 🧭

Lūk, vienkārša mentālā karte. Ģeneratīvais mākslīgais intelekts var dot ieguldījumu gandrīz katrā posmā, taču tas vislabāk darbojas tur, kur iterācija ir dārga un hipotēžu telpa ir milzīga. Nature 2023 (ligandu atklāšanas apskats).

Bieži sastopamie saskares punkti:

Daudzās programmās lielākie ieguvumi rodas no darbplūsmas integrācijas , nevis no viena modeļa “ģenialitātes”. Modelis ir dzinējs, bet cauruļvads ir automašīna. Nature 2023 (ligandu atklāšanas apskats).

Salīdzināšanas tabula: populāras ģeneratīvās mākslīgā intelekta pieejas, ko izmanto zāļu atklāšanā 📊

Nedaudz nepilnīgs galds, jo īstā dzīve ir nedaudz nepilnīga.

Rīks/pieeja Vislabāk piemērots (auditorijai) Dārgs Kāpēc tas darbojas (un kad tas nedarbojas)
De novo molekulu ģeneratori (SMILES, grafiki) Medicīniskā ķīmija + kompleksā ķīmija $$-$$$ Lieliski ātri izpēta jaunus analogus 😎, taču var atklāt nestabilus neatbilstošus risinājumus. REINVENT 4 GENTRL (Nature Biotech 2019).
Olbaltumvielu/struktūras ģeneratori Bioloģijas komandas, strukturālā bioloģija $$$ Palīdz ierosināt secības + struktūras, bet “izskatās ticami” nav tas pats, kas “darbojas”. AlphaFold (Nature 2021) RFdiffusion (Nature 2023)
Difūzijas stila molekulārais dizains Uzlabotas mašīnmācīšanās komandas $$-$$$$ Spēcīgs ierobežojumu nosacījumos un daudzveidībā — iestatīšana var būt… vesela lieta. JCIM 2024 (difūzijas modeļi). PMC 2025 difūzijas pārskats.
Īpašumu prognozēšanas koppiloti (QSAR + GenAI kombinācija) DMPK, projektu komandas $$ Labi piemērots triāžai un ranžēšanai — slikti, ja tiek uzskatīts par absolūtu patiesību 😬 OECD (piemērojamības joma) ADMETlab 2.0
Retrosintēzes plānotāji Procesa ķīmija, CMC $$-$$$ Paātrina maršruta ideju ģenerēšanu — joprojām ir nepieciešami cilvēki, lai nodrošinātu iespējamību un drošību. AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP).
Multimodāli laboratorijas kopiloti (teksts + testa dati) Tulkošanas komandas $$$ Noderīgi signālu vilkšanai starp datu kopām — pakļauti pārmērīgai pārliecībai, ja dati ir nevienmērīgi. Nature 2024 (partijas efekti šūnu attēlveidošanā). npj Digital Medicine 2025 (multimodāls biotehnoloģijā).
Literatūras un hipotēžu asistenti Ikviens, praksē $ Ievērojami samazina lasīšanas laiku, taču halucinācijas var būt neparedzamas, gluži kā zeķu pazušana. Patterns 2025 (LLMs zāļu atklāšanā). Ārstu ceļvedis (halucinācijas).
Pielāgoti pašu izgatavoti pamatu modeļi Lieli farmācijas uzņēmumi, labi finansēti biotehnoloģiju uzņēmumi $$$$ Vislabākā kontrole + integrācija — arī dārga un lēni veidojama (atvainojiet, tā ir taisnība). Robežas zāļu atklāšanā 2024. gadā.

Piezīmes: cenas ievērojami atšķiras atkarībā no mēroga, skaitļošanas jaudas, licencēšanas un tā, vai jūsu komanda vēlas “pievieno un lieto” vai “būvēsim kosmosa kuģi”

Tuvāk: Ģeneratīvais mākslīgais intelekts trāpījumu atklāšanai un de novo dizainam 🧩

Šis ir galvenais lietošanas gadījums: ģenerēt kandidātmolekulas no nulles (vai no sastatnes), kas atbilst mērķa profilam. Nature Biotechnology 2019 (GENTRL) REINVENT 4

Kā tas parasti darbojas praksē:

  1. Definēt ierobežojumus

  2. Ģenerēt kandidātus

  3. Filtrējiet agresīvi

  4. Atlasiet nelielu sintēzes komplektu

    • cilvēki joprojām izvēlas, jo cilvēki dažreiz var saost muļķības

Neērta patiesība: vērtība nav tikai “jaunas molekulas”. Tās ir jaunas molekulas, kas atbilst jūsu programmas ierobežojumiem . Šī pēdējā daļa ir viss. Nature 2023 (ligandu atklāšanas apskats).

Tāpat neliels pārspīlējums: ja viss ir izdarīts labi, var šķist, ka esi nolīgis nenogurstošu jaunāko ķīmiķu komandu, kas nekad neguļ un nekad nesūdzas. No otras puses, viņi arī nesaprot, kāpēc konkrēta aizsardzības stratēģija ir murgs, tāpēc… līdzsvars 😅.

Tuvāk: potenciālo klientu optimizācija ar ģeneratīvu mākslīgo intelektu (vairāku parametru regulēšana) 🎛️

Potenciālo klientu optimizācija ir vieta, kur sapņi kļūst sarežģītāki.

Jūs vēlaties:

  • potence uz augšu

  • selektivitātes pieaugums

  • vielmaiņas stabilitātes paaugstināšanās

  • šķīdība uz augšu

  • drošības signāli izslēgti

  • caurlaidība “tieši piemērota”

  • UN joprojām būt sintezējamam

Šī ir klasiska daudzkritēriju optimizācija. Ģeneratīvais mākslīgais intelekts neparasti labi piedāvā kopumu , nevis izliekas, ka pastāv viens ideāls savienojums. REINVENT 4 Elsevier 2024 apskats (ģeneratīvie modeļi).

Praktiski veidi, kā komandas to izmanto:

  • Analogs ieteikums : “Izveidojiet 30 variantus, kas samazina klīrensu, bet saglabā potenci”

  • Aizvietotāja skenēšana : vadīta izpēte brutāla spēka uzskaitīšanas vietā

  • Sastatņu lēkāšana : kad kodols atsitas pret sienu (toksicitāte, IP vai stabilitāte)

  • Ieteikumi, kas varētu sniegt paskaidrojumus : “Šī polārā grupa var uzlabot šķīdību, bet var kaitēt caurlaidībai” (ne vienmēr pareizi, bet noderīgi)

Viens brīdinājums: īpašību prognozētāji var būt trausli. Ja jūsu apmācības dati neatbilst jūsu ķīmiskajai sērijai, modelis var būt pilnīgi nepareizs. Ļoti nepareizs. Un tas nesarks. ESAO QSAR validācijas principi (piemērojamības joma) Weaver 2008 (QSAR piemērojamības joma).

Tuvāk: ADMET, toksicitāte un “lūdzu, neiznīciniet programmu” skrīnings 🧯

ADMET ir joma, kurā daudzi kandidāti klusi cieš neveiksmi. Ģeneratīvais mākslīgais intelekts neatrisina bioloģijas problēmas, bet tas var samazināt novēršamas kļūdas. ADMETlab 2.0 Waring 2015 (atbirums).

Bieži sastopamas lomas:

  • vielmaiņas saistību prognozēšana (metabolisma vietas, klīrensa tendences)

  • iespējamo toksicitātes motīvu atzīmēšana (brīdinājumi, reaktīvo starpproduktu aizstājēji)

  • šķīdības un caurlaidības diapazonu novērtēšana

  • ierosinot modifikācijas, lai samazinātu hERG risku vai uzlabotu stabilitāti 🧪 FDA (ICH E14/S7B jautājumi un atbildes) EMA (ICH E14/S7B pārskats)

Visefektīvākais modelis parasti izskatās šādi: izmantojiet GenAI, lai piedāvātu iespējas, bet pārbaudei izmantojiet specializētus modeļus un eksperimentus.

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts ir ideju ģenerēšanas dzinējspēks. Validācija joprojām pastāv testos.

Tuvāk: Ģeneratīvais mākslīgais intelekts bioloģijā un olbaltumvielu inženierijā 🧬✨

Zāļu atklāšana nav tikai mazas molekulas. Ģeneratīvo mākslīgo intelektu izmanto arī:

Olbaltumvielu un secību ģenerēšana var būt spēcīga, jo secību “valoda” pārsteidzoši labi atbilst mašīnmācīšanās metodēm. Taču te ir nejauša atkāpe: tā labi atbilst… līdz brīdim, kad tā vairs neatbilst. Jo imunogenitāte, ekspresija, glikozilācijas modeļi un attīstāmības ierobežojumi var būt nežēlīgi. AlphaFold (Nature 2021) ProteinGenerator (Nat Biotech 2024)

Tātad, labākie iestatījumi ietver:

  • attīstāmības filtri

  • imunogenitātes riska vērtēšana

  • ražojamības ierobežojumi

  • mitrās laboratorijas cilpas ātrai iterācijai 🧫

Ja tos izlaidīsiet, iegūsiet krāšņu secību, kas uzvedas kā dīva filmēšanas laikā.

Tuvāk: Sintēzes plānošana un retrosintēzes ieteikumi 🧰

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts ienāk arī ķīmijas darbībās, ne tikai molekulu ideju ģenerēšanā.

Retrosintēzes plānotāji var:

  • piedāvāt ceļus mērķa savienojuma iegūšanai

  • ieteikt komerciāli pieejamus izejmateriālus

  • klasificēt maršrutus pēc soļu skaita vai uztvertās iespējamības

  • palīdzēt ķīmiķiem ātri izslēgt “jaukas, bet neiespējamas” idejas AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP)

Tas var ietaupīt reāllaika laiku, īpaši, ja izpētāt daudzas iespējamās struktūras. Tomēr cilvēkiem šeit ir liela nozīme, jo:

  • reaģentu pieejamības izmaiņas

  • Bažas par drošību un mērogu ir reālas

  • daži soļi uz papīra izskatās labi, bet atkārtoti neizdodas

Ne gluži perfekta metafora, bet es to tomēr izmantošu: retrosintēze. Mākslīgais intelekts ir kā GPS, kas lielākoties ir pareizs, izņemot to, ka dažreiz tas jūs novirza cauri ezeram un uzstāj, ka tas ir īsceļš. 🚗🌊 Coley 2017 (datorizēta retrosintēze).

Dati, multimodālie modeļi un laboratoriju skarbais realitātes aspekts 🧾🧪

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts mīl datus. Laboratorijas ģenerē datus. Uz papīra tas izklausās vienkārši.

Ha. Nē.

Reālie laboratorijas dati ir šādi:

Multimodālās ģeneratīvās sistēmas var apvienot:

Kad tas darbojas, tas ir lieliski. Jūs varat atklāt neacīmredzamas likumsakarības un ierosināt eksperimentus, ko viens speciālists varētu nepamanīt.

Kad tas neizdodas, tas neizdodas klusi. Tas neaizcirta durvis. Tas tikai pamudina jūs uz pārliecinātu, nepareizu secinājumu. Tāpēc pārvaldība, validācija un jomas pārskatīšana nav izvēles. Klīnicistu ceļvedis (halucinācijas) npj Digitālā medicīna 2025 (halucinācijas + drošības sistēma).

Riski, ierobežojumi un sadaļa “neļaujiet sevi apmānīt ar plūstošu izvadi” ⚠️

Ja atceraties tikai vienu lietu, atcerieties šo: ģeneratīvais mākslīgais intelekts ir pārliecinošs. Tas var izklausīties pareizi, vienlaikus esot nepareizi. Ārsta ceļvedis (halucinācijas).

Galvenie riski:

Praksē noderīgi mazināšanas pasākumi:

  • noturēt cilvēkus lēmumu pieņemšanas procesā

  • žurnālu uzvednes un izvades izsekojamības nodrošināšanai

  • validēt ar ortogonālām metodēm (testiem, alternatīviem modeļiem)

  • automātiski ieviest ierobežojumus un filtrus

  • uztveriet rezultātus kā hipotēzes, nevis patiesības tabulas ESAO QSAR vadlīnijas

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts ir elektroinstruments. Elektroinstrumenti nepadara tevi par galdnieku… tie vienkārši ātrāk pieļauj kļūdas, ja nezini, ko dari.

Kā komandas ievieš ģeneratīvo mākslīgo intelektu bez haosa 🧩🛠️

Komandas bieži vēlas to izmantot, nepārvēršot organizāciju par zinātnes gadatirgu. Praktisks ieviešanas ceļš izskatās šādi:

Tāpat nenovērtējiet par zemu kultūru. Ja ķīmiķi jutīs, ka viņiem uzspiež mākslīgo intelektu, viņi to ignorēs. Ja tas ietaupīs viņu laiku un respektēs viņu zināšanas, viņi to ātri pieņems. Cilvēki tādi ir jocīgi 🙂.

Kāda ir ģeneratīvā mākslīgā intelekta loma zāļu atklāšanā, tālinot attēlu? 🔭

Attālināti, loma nav “aizstāt zinātniekus”. Tā ir “paplašināt zinātnisko diapazonu”. Nature 2023 (ligandu atklāšanas apskats).

Tas palīdz komandām:

  • izpētīt vairāk hipotēžu nedēļā

  • ierosināt vairāk kandidātu struktūru katrā ciklā

  • gudrāk noteikt eksperimentu prioritātes

  • saspiest iterācijas ciklus starp dizainu un testēšanu

  • dalīties zināšanās starp silo Patterns 2025 (LLMs zāļu atklāšanā)

Un, iespējams, visnepietiekamāk novērtētā daļa: tā palīdz neizšķērdēt dārgo cilvēka radošumu atkārtotos uzdevumos. Cilvēkiem vajadzētu domāt par mehānismu, stratēģiju un interpretāciju, nevis pavadīt dienas, manuāli ģenerējot variantu sarakstus. Nature 2023 (ligandu atklāšanas apskats).

Tātad, jā, ģeneratīvā mākslīgā intelekta loma zāļu atklāšanā ir paātrinātājs, ģenerators, filtrs un dažreiz arī problēmu radītājs. Taču vērtīgs.

Noslēguma kopsavilkums 🧾✅

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts kļūst par vienu no galvenajām spējām mūsdienu zāļu atklāšanā, jo tas var ģenerēt molekulas, hipotēzes, sekvences un maršrutus ātrāk nekā cilvēki, un tas var palīdzēt komandām izvēlēties labākus eksperimentus. Zāļu atklāšanas robežas 2024. gada apskats Nature 2023 (ligandu atklāšanas apskats).

Kopsavilkuma aizzīmes:

Ja izturēsieties pret to kā pret līdzstrādnieku, nevis pret orākulu, tas patiesi var virzīt programmas uz priekšu. Un, ja izturēsieties pret to kā pret orākulu… nu, jūs varētu nonākt pie tā, ka atkal sekosiet tam GPS ezerā. 🚗🌊

Bieži uzdotie jautājumi

Kāda ir ģeneratīvā mākslīgā intelekta loma zāļu atklāšanā?

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts galvenokārt paplašina ideju piltuvi agrīnā atklāšanas un potenciālo pircēju optimizācijas posmā, piedāvājot kandidātmolekulas, olbaltumvielu sekvences, sintēzes ceļus un bioloģiskās hipotēzes. Vērtība ir mazāk “aizstāt eksperimentus” un vairāk “izvēlēties labākus eksperimentus”, ģenerējot daudzas iespējas un pēc tam rūpīgi filtrējot. Tas vislabāk darbojas kā paātrinātājs disciplinētā darbplūsmā, nevis kā atsevišķs lēmumu pieņēmējs.

Kur ģeneratīvais mākslīgais intelekts vislabāk darbojas zāļu atklāšanas procesā?

Tas parasti sniedz vislielāko vērtību tur, kur hipotēžu telpa ir plaša un iterācija ir dārga, piemēram, trāpījumu identificēšanai, de novo dizainam un potenciālo klientu optimizācijai. Komandas to izmanto arī ADMET triāžai, retrosintēzes ieteikumiem un literatūras vai hipotēžu atbalstam. Vislielākos ieguvumus parasti gūst, integrējot ģenerēšanu ar filtriem, vērtēšanu un cilvēka veiktu pārskatīšanu, nevis sagaidot, ka viens modelis būs “gudrs”

Kā jūs iestatāt ierobežojumus, lai ģeneratīvie modeļi neradītu bezjēdzīgas molekulas?

Praktiska pieeja ir definēt ierobežojumus pirms ģenerēšanas: īpašību diapazonus (piemēram, šķīdību vai logP mērķus), karkasa vai apakšstruktūras noteikumus, saistīšanās vietas pazīmes un jaunuma robežas. Pēc tam ieviest medicīniskās ķīmijas filtrus (tostarp PAINS/reaktīvās grupas) un sintezējamības pārbaudes. Ierobežojumu ģenerēšana pirmajā vietā ir īpaši noderīga difūzijas stila molekulārajā dizainā un tādās sistēmās kā REINVENT 4, kur var kodēt daudzmērķu mērķus.

Kā komandām vajadzētu validēt GenAI rezultātus, lai izvairītos no halucinācijām un pārmērīgas pārliecības?

Katru rezultātu uztveriet kā hipotēzi, nevis secinājumu, un validējiet to ar analīzēm un ortogonāliem modeļiem. Pāru ģenerēšanu veiciet ar agresīvu filtrēšanu, dokošanu vai vērtēšanu, ja nepieciešams, un piemērojamības domēna pārbaudēm QSAR stila prognozētājiem. Padariet nenoteiktību redzamu, kad vien iespējams, jo modeļi var kļūdīties attiecībā uz ķīmiju ārpus izplatīšanas vai apšaubāmiem bioloģiskiem apgalvojumiem. Cilvēka līdzdalība pārskatīšanā joprojām ir galvenā drošības funkcija.

Kā var novērst datu noplūdi, intelektuālā īpašuma risku un “iegaumētas” izvades?

Izmantojiet pārvaldības un piekļuves kontroles, lai sensitīvas programmas detaļas netiktu nejauši ievietotas uzvednēs, un reģistrējiet uzvednes/izvades rezultātus auditējamības nolūkos. Ievērojiet jaunuma un līdzības pārbaudes, lai ģenerētie kandidāti neatrastos pārāk tuvu zināmiem savienojumiem vai aizsargātiem reģioniem. Ievērojiet skaidrus noteikumus par to, kādi dati ir atļauti ārējās sistēmās, un dodiet priekšroku kontrolētām vidēm darbam ar augstu sensitivitāti. Cilvēka veikta pārskatīšana palīdz agrīni pamanīt "pārāk pazīstamus" ieteikumus.

Kā ģeneratīvais mākslīgais intelekts tiek izmantots potenciālo klientu optimizācijai un daudzparametru regulēšanai?

Potenciālo pieprasījumu optimizācijā ģeneratīvais mākslīgais intelekts ir vērtīgs, jo tas var piedāvāt vairākus kompromisa risinājumus, nevis dzenāties pakaļ vienam “ideālam” savienojumam. Izplatītākās darbplūsmas ietver analogu ieteikumus, vadītu aizvietotāju skenēšanu un sastatņu pārslēgšanu, ja iedarbības, toksicitātes vai IP ierobežojumi bloķē progresu. Īpašību prognozētāji var būt nestabili, tāpēc komandas parasti vērtē kandidātus ar vairākiem modeļiem un pēc tam eksperimentāli apstiprina labākās iespējas.

Vai ģeneratīvais mākslīgais intelekts var palīdzēt arī bioloģiskajos produktos un olbaltumvielu inženierijā?

Jā — komandas to izmanto antivielu secības ģenerēšanai, afinitātes nobriešanas idejām, stabilitātes uzlabošanai un enzīmu vai peptīdu izpētei. Olbaltumvielu/sekvences ģenerēšana var šķist ticama, bet nav attīstāma, tāpēc ir svarīgi piemērot attīstāmības, imunogenitātes un ražojamības filtrus. Strukturālie rīki, piemēram, AlphaFold, var atbalstīt spriešanu, taču “ticama struktūra” joprojām nav ekspresijas, funkcijas vai drošības pierādījums. Mitrās laboratorijas cikli joprojām ir svarīgi.

Kā ģeneratīvā mākslīgā intelekta atbalsts ir sintēzes plānošanai un retrosintezei?

Retrosintēzes plānotāji var ieteikt maršrutus, izejmateriālus un maršrutu klasifikāciju, lai paātrinātu ideju ģenerēšanu un ātri izslēgtu neiespējamus ceļus. Tādi rīki un pieejas kā AiZynthFinder stila plānošana ir visefektīvākās, ja tās tiek apvienotas ar ķīmiķu veiktām reālās pasaules iespējamības pārbaudēm. Pieejamība, drošība, mēroga palielināšanas ierobežojumi un "papīra reakcijas", kas praksē neizdodas, joprojām prasa cilvēka spriedumu. Izmantojot šo metodi, tiek ietaupīts laiks, neizliekoties, ka ķīmijas jautājums ir atrisināts.

Atsauces

  1. Daba — Ligandu atklāšanas apskats (2023. g.) — nature.com

  2. Dabas biotehnoloģija — GENTRL (2019) — nature.com

  3. Daba — AlphaFold (2021) — nature.com

  4. Daba — RFdifūzija (2023) — nature.com

  5. Dabas biotehnoloģija — olbaltumvielu ģenerators (2024) — nature.com

  6. Nature Communications - Šūnu attēlveidošanas partijas efekti (2024) - nature.com

  7. npj digitālā medicīna — halucinācijas + drošības sistēma (2025. gads) — nature.com

  8. npj digitālā medicīna — multimodāla biotehnoloģijā (2025. gads) — nature.com

  9. Zinātne — ProteinMPNN (2022) — science.org

  10. Šūnu modeļi — LLM zāļu atklāšanā (2025. g.) — cell.com

  11. ScienceDirect (Elsevier) — Ģeneratīvie modeļi de novo zāļu izstrādē (2024. g.) — sciencedirect.com

  12. ScienceDirect (Elsevier) — Vogt (2023): jaunuma/unikalitātes problēmas — sciencedirect.com

  13. Medicīnisko attēlu analīze (ScienceDirect) — multimodāls mākslīgais intelekts medicīnā (2025. gads) — sciencedirect.com

  14. PubMed Central — ārstu ceļvedis (halucināciju risks) — nih.gov

  15. Ķīmisko pētījumu pārskati (ACS Publications) - Chemical space (2015) - acs.org

  16. PubMed Central — Irwin & Shoichet (2009): ķīmiskās telpas mērogs — nih.gov

  17. Robežas zāļu atklāšanā (PubMed Central) — apskats (2024) — nih.gov

  18. Ķīmiskās informācijas un modelēšanas žurnāls (ACS Publications) - Difūzijas modeļi de novo zāļu izstrādē (2024) - acs.org

  19. PubMed Central — REINVENT 4 (atvērtais ietvars) — nih.gov

  20. PubMed Central — ADMETlab 2.0 (agrīnais ADMET ir svarīgs) — nih.gov

  21. ESAO — (Q)SAR modeļu validācijas principi regulatīviem mērķiem — oecd.org

  22. ESAO — Vadlīnijas par (Q)SAR modeļu validāciju — oecd.org

  23. Ķīmisko pētījumu pārskati (ACS Publications) - Datorizēta sintēzes plānošana / CASP (Coley, 2018) - acs.org

  24. ACS Central Science (ACS Publications) - Datorizēta retrosintēze (Coley, 2017) - acs.org

  25. PubMed Central — AiZynthFinder (2020. g.) — nih.gov

  26. PubMed — Lipinski: 5 kontekstu likums — nih.gov

  27. Medicīniskās ķīmijas žurnāls (ACS Publications) - Baell & Holloway (2010): PAINS - acs.org

  28. PubMed — Waring (2015): attrition — nih.gov

  29. PubMed — Rives (2021): olbaltumvielu valodu modeļi — nih.gov

  30. PubMed Central — Līks et al. (2010): partijas efekti — nih.gov

  31. PubMed Central — Diffusion apskats (2025. g.) — nih.gov

  32. FDA — E14 un S7B: QT/QTc intervāla pagarināšanās un proaritmiskā potenciāla klīniskais un neklīniskais novērtējums (jautājumi un atbildes) — fda.gov

  33. Eiropas Zāļu aģentūra — ICH vadlīniju E14/S7B pārskats — europa.eu

  34. USENIX — Carlini et al. (2021): apmācības datu ieguve no valodu modeļiem — usenix.org

  35. Edinburgas Universitāte — Digitālo pētījumu pakalpojumi — Elektroniskās laboratorijas piezīmju grāmatiņas (ELN) resurss — ed.ac.uk

  36. ScienceDirect (Elsevier) - Weaver (2008): QSAR piemērojamības joma - sciencedirect.com

Atrodiet jaunāko mākslīgo intelektu oficiālajā mākslīgā intelekta palīgu veikalā

Par mums

Atpakaļ uz emuāru