AI在药物活性预测中的技术

AI在药物活性预测中的技术

1.AI预测药物性质

人工智能在药物设计、性质预测以及合成中的应用是多维度的。在性质预测方面，深度神经网络展现了巨大的优势，并频繁出现在各种化合物性质与活性预测挑战赛中。例如，可以通过机器学习方法训练的全局模型，实现多溶剂体系pKa的快速精准预测，且预测结果优于所有的单一溶剂模型。此外，还可以使用自编码器（Variational

autoencoder,

VAE）生成分子结构的方法，以及使用RNN模型进行分子从头设计的方法。

2.AI预测药物晶型

药物晶型研究对于新药开发至关重要，因为它可能影响药物的稳定性、生物利用度及疗效。在这方面，人工智能可以帮助预测并发现理想的药用晶型。晶体结构预测（CSP）是根据给定的二维结构通过计算来预测可能的晶体结构，这种方法可以在一定程度上降低药物开发过程中的风险并提高开发效率。爱因斯坦晶体法（ECM）是一种使用连接任意两个晶型的热力学路径计算晶型相对自由能的方法，这种方法在预测不同温度下的相对稳定性，以及相对/绝对自由能的计算方面已经相对成熟。

3.AI预测药物的疗效和安全性

在药物发现的早期阶段，细胞系和其他体外模型已广泛应用于筛选候选药物。然而，这些模型的效果往往与在人类患者中的药物疗效和毒性无关，这导致了药物发现的高成本和低成功率。为了解决这个问题，研究人员创建了一个人工智能模型，情境感知解码自动编码器（CONTEXTAE），它可以筛选药物化合物，以准确预测对人类的疗效。该模型能够从理论上识别出能够更好地治疗9000多名癌症患者的个性化药物。此外，人工智能还可以用于预测药物对人体的副作用。

总的来说，人工智能在药物活性预测中的技术主要包括预测药物性质、晶型和疗效安全性等方面，这些技术都有望提高药物研发的效率和成功率，加速新药上市的速度。