人工智能可以帮助设计更好的药物而且不会与其他药物发生冲突

发布时间: 2020-03-05 08:44:35 来源:

可以预测拟议药物的化学结构的新系统可以帮助防止不良的药物相互作用,这是患者死亡的主要原因之一。

为何重要:

根据FDA的说法,严重的不良药物相互作用每年可能在美国杀死100,000多名住院患者。但是,在药物开发过程中避免此类相互作用的传统方法需要昂贵且费力的物理测试和临床试验,才能将所有拟议药物与现有药物可能发生的化学相互作用进行分类。

工作原理:

系统吸收两种不同的药物,并预测它们如何相互作用或是否相互作用。为了到达那里,研究人员首先将药物的3D化学结构转换为一种可以被神经网络读取的字符格式,称为SMILES。药物褪黑激素,例如,由下式表示“CC(= O)NCCC1 = CNc2c1cc(OC)CC2”,而吗啡由“CN1CCC23C4OC5 = C(O)C = CC(= CC1C2C CC4O)= C35”。

然后,他们在已知药物相互作用的数据库上训练了神经网络。所得的系统预测了两种药物发生不良相互作用的可能性,并显示了促成该预测的分子的特定部分。

结果:

当研究人员在两个常见的药物相互作用数据集上测试他们的系统时,其性能要优于现有AI系统的最新结果。该论文由健康信息技术公司IQVIA的研究人员领导,将于本周晚些时候在人工智能促进协会的会议记录中发表。

副驾驶:

分析化学数据的新技术可能还有许多其他应用,包括药物和材料设计。MIT-IBM Watson AI Lab的IBM主任David Cox说:“现代世界中很多地方都依赖化学。”“人工智能有潜力成为我们的副驾驶员,从而增强了我们对化学相互作用,性质和质量进行推理的能力。”

更正:本文

的早期版本错漏了David Cox的主管头衔,而SMILES作为新的约定。此后,文章已更新。

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