新华社伦敦1月16日电 英国剑桥大学日前发布公告说,其研究人员和同行开发了一个机器学习模型,将自动化实验与人工智能相结合,以预测一些化学物质的分子如何发生反应,帮助加速新药的研发过程。
预测分子如何反应对于新药的研发和制造至关重要。这常靠反复试验,失败率较高;化学家们也尝试在简化模型中模拟电子和原子的变化,但这一过程的计算成本很高,且结果常不准确。
英国剑桥大学和美国辉瑞公司的研究人员合作在英国《自然·化学》杂志上刊文说,他们开发了一种基于数据驱动的方法,将自动化实验与人工智能相结合,用机器学习模型大大缩短了预测分子反应的过程。研究人员使用包含超过3.9万个药物相关反应的数据集验证了该方法的有效性。
在预测分子反应的结果后,机器学习模型还可以帮助研究人员根据需要对复杂分子进行调整。研究人员另在《自然·通讯》上发表一篇相关论文,表示与过去调整分子时往往要从头重建不同,新方法可以只对复杂分子的某些部位进行调整,从而提高效率。
研究人员表示,上述成果可以帮助化学家更快找到符合需求的复杂分子,在药物研发等领域能够有效缩短研发时间。(完)
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