2 мин. чтения
12/1/2023 11:59:14 AM

Искусственный интеллект прокладывает путь для новых лекарств

Article Preview Image Кредит: Природная химия (2023).Doi: 10.1038/s41557-023-01360-5

«Этот метод может значительно уменьшить количество необходимых лабораторных экспериментов, тем самым повышая как эффективность, так и устойчивость химического синтеза», - говорит Дэвид Ниппа, ведущий автор соответствующей статьи, которая была опубликована в журнале Nature Chemistry.Ниппа является докторантом в исследовательской группе доктора Дэвида Конрада на химической факультете химии и аптеки в LMU и в Роше.

Активные фармацевтические ингредиенты обычно состоят из рамки, к которой прикреплены функциональные группы.Эти группы обеспечивают конкретную биологическую функцию.Для достижения новых или улучшенных медицинских эффектов функциональные группы изменяются и добавляются в новые позиции в рамках.Тем не менее, этот процесс особенно сложный в химии, поскольку рамки, которые в основном состоят из атомов углерода и водорода, вряд ли сами реагируют.

Одним из методов активации структуры является так называемая реакция борилирования.В этом процессе химическая группа, содержащая элемент бор, прикреплена к атому углерода структуры.Эта группа бора может быть заменена различными медицинскими эффективными группами.Хотя борилирование обладает большим потенциалом, в лаборатории трудно контролировать.

Вместе с Кеннетом Атз, докторантом в Eth Zurich, Дэвид Ниппа разработал модель ИИ, которая была обучена данным надежных научных работ и экспериментов из автоматизированной лаборатории в Роше.Он может успешно предсказать положение борилирования для любой молекулы и обеспечивает оптимальные условия для химического преобразования.

«Интересно, что прогнозы улучшились, когда была принята во внимание трехмерная информация о стартовых материалах, а не только их двумерные химические формулы»,-говорит ATZ.

Метод уже был успешно использован для идентификации позиций в существующих активных ингредиентах, где могут быть введены дополнительные активные группы.Это помогает исследователям быстрее разрабатывать новые и более эффективные варианты известных препаратов, активных ингредиентов.

Больше информации: Дэвид Ф. Ниппа и др., Включая диверсификацию лекарств в поздней стадии путем высокопроизводительных экспериментов с геометрическим глубоким обучением, химии природы (2023).Doi: 10.1038/s41557-023-01360-5

Получи бесплатную еженедельную рассылку со ссылками на репозитории и лонгриды самых интересных историй о стартапах 🚀, AI технологиях 👩‍💻 и программировании 💻!
Присоединяйся к тысячам читателей для получения одного еженедельного письма

Подписывайся на нас:

Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.

Добавляй ЛРНЧ в свою ленту Google Новостей.
Читайте далее 📖

Студент создал ИИ инструмент, чтобы оживить исчезающие языки коренных народов

6/22/2024 · 2 мин. чтения

Студент создал ИИ инструмент, чтобы оживить исчезающие языки коренных народов

Обучение моделей ИИ, для ответа на вопрос: «Что если?» Вопросы могут улучшить медицинское лечение

6/15/2024 · 2 мин. чтения

Обучение моделей ИИ, для ответа на вопрос: «Что если?» Вопросы могут улучшить медицинское лечение