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CPHI制藥在線 資訊 Nature子刊:湖大曾湘祥團(tuán)隊(duì)開發(fā)基于圖像的分子設(shè)計(jì)系統(tǒng),像繪畫一樣生成藥物分子

Nature子刊:湖大曾湘祥團(tuán)隊(duì)開發(fā)基于圖像的分子設(shè)計(jì)系統(tǒng),像繪畫一樣生成藥物分子

作者:王聰  來源:生物世界
  2025-02-20
2025年2月18日,湖南大學(xué)曾湘祥教授團(tuán)隊(duì)在 Nature 子刊發(fā)表研究,開發(fā)基于圖像的分子設(shè)計(jì)生成系統(tǒng) SketchMol,為藥物發(fā)現(xiàn)提供新路徑,此前團(tuán)隊(duì)還有其他相關(guān)成果。

高效的分子設(shè)計(jì)方法對加速早期藥物研發(fā)至關(guān)重要,有望節(jié)省數(shù)年的開發(fā)時(shí)間與數(shù)十億美元的研發(fā)成本。

當(dāng)前的分子設(shè)計(jì)方法主要依賴基于序列或圖結(jié)構(gòu)的表現(xiàn)形式,雖然能精準(zhǔn)描述化學(xué)鍵、原子等局部特征,但缺乏對分子整體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的全面表征。

2025 年 2 月 18 日,湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院曾湘祥教授團(tuán)隊(duì)在 Nature 子刊 Nature Machine Intelligence 上發(fā)表了題為:Image-based generation for molecule design with SketchMol 的研究論文。

該研究開發(fā)了一種基于圖像的分子設(shè)計(jì)生成系統(tǒng)——SketchMol,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了 SketchMol 能高效完成多類分子設(shè)計(jì)任務(wù),其圖像驅(qū)動的設(shè)計(jì)范式為藥物發(fā)現(xiàn)提供了創(chuàng)新性技術(shù)路徑。

研究表明

該研究提出的 SketchMol,融合了視覺理解與分子設(shè)計(jì)的圖像生成框架,其技術(shù)突破包括:

1、跨模態(tài)生成架構(gòu)

● 采用擴(kuò)散模型(diffusion model)生成分子圖像;
● 創(chuàng)新性應(yīng)用基于分子專家知識的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(reinforcement learning)來優(yōu)化技術(shù)優(yōu)化可行性分子的生成。

2、繪畫式分子構(gòu)建

● 同步描繪分子局部結(jié)構(gòu)與全局空間布局;
● 支持通過"分子畫布"實(shí)現(xiàn)原子/官能團(tuán)的可視化編輯。

3、任務(wù)統(tǒng)一框架

● 從頭設(shè)計(jì)任務(wù)轉(zhuǎn)化為分子草圖繪制;
● 將分子編輯任務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)榫植繄D像補(bǔ)全。

任務(wù)統(tǒng)一框架

EP4 是前列腺素 E2 受體的一種亞型,常作為炎癥和癌癥的藥物靶點(diǎn)。在藥物化學(xué)實(shí)踐中,藥理學(xué)家通常從已知活性片段出發(fā)(如下圖A左側(cè)原始結(jié)構(gòu)),通過逐步結(jié)構(gòu)擴(kuò)展策略進(jìn)行分子優(yōu)化。該研究應(yīng)用 SketchMol 平臺模擬了這一經(jīng)典研發(fā)流程:

1、計(jì)算機(jī)輔助生長模擬,基于 EP4 受體活性片段(灰色骨架部分)啟動設(shè)計(jì),再通過迭代式圖像編輯實(shí)現(xiàn)官能團(tuán)延伸(淺藍(lán)色標(biāo)注為新增結(jié)構(gòu)域)。
2、先導(dǎo)化合物復(fù)現(xiàn)驗(yàn)證,成功生成專利文獻(xiàn)中記載的EP4活性先導(dǎo)化合物(結(jié)構(gòu)B),經(jīng)分子對接驗(yàn)證,優(yōu)化后分子與受體結(jié)合模式與報(bào)道數(shù)據(jù)一致。

先導(dǎo)化合物

淺藍(lán)色高亮區(qū)域顯示 SketchMol 在片段生長過程中添加的關(guān)鍵藥效基團(tuán),該可視化方案直觀展示了基于圖像驅(qū)動的結(jié)構(gòu)優(yōu)化路徑。

通過大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,研究團(tuán)隊(duì)證明了 SketchMol 能高效完成多類分子設(shè)計(jì)任務(wù),其圖像驅(qū)動的設(shè)計(jì)范式為藥物發(fā)現(xiàn)提供了創(chuàng)新性技術(shù)路徑。

相關(guān)閱讀:

2024 年 11 月,曾湘祥團(tuán)隊(duì)在 Nature 子刊 Nature Computational Science 上發(fā)表了題為:A deep learning approach for rational ligand generation with toxicity control via reactive building blocks 的研究論文。

受 DNA 編碼化合物庫技術(shù)的啟發(fā),該研究提出了一種基于結(jié)構(gòu)塊的配體生成深度學(xué)習(xí)方法——DeepBlock,該方法針對靶標(biāo)蛋白序列進(jìn)行定制,同時(shí)實(shí)現(xiàn)精確的性質(zhì)調(diào)控。DeepBlock 將生成過程清晰地劃分為兩個(gè)步驟:結(jié)構(gòu)塊生成和分子重構(gòu),分別由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和提出的基于規(guī)則的重構(gòu)算法完成。此外,DeepBlock 協(xié)同整合優(yōu)化算法與深度學(xué)習(xí)技術(shù),以調(diào)控生成分子的性質(zhì)。實(shí)驗(yàn)表明,DeepBlock 在生成具有結(jié)合親和力、合成可及性及類藥性的配體方面優(yōu)于現(xiàn)有方法。此外,當(dāng)與以毒性為優(yōu)化目標(biāo)的模擬退火或貝葉斯優(yōu)化相結(jié)合時(shí),DeepBlock 能成功生成低毒性配體,同時(shí)保持與靶標(biāo)的親和力。

研究表明

2022 年 11 月,曾湘祥團(tuán)隊(duì)在 Nature 子刊 Nature Machine Intelligence 上發(fā)表了題為:Accurate prediction of molecular properties and drug targets using a self-supervised image representation learning framework 的研究論文。

該研究提出了一種無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)框架——ImageMol,該框架基于 1000 萬未標(biāo)記的類藥生物活性分子進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,用于預(yù)測候選化合物的分子靶點(diǎn)。ImageMol 框架旨在通過分子像素級信息,基于分子的局部和全局結(jié)構(gòu)特征從未標(biāo)記分子圖像中預(yù)訓(xùn)練化學(xué)特征表示。

研究團(tuán)隊(duì)在 51 個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上證明了 ImageMol 在評估分子特性(即藥物代謝、腦部滲透性和毒性)和分子靶點(diǎn)譜(即β-分泌酶和激酶)方面的高性能。ImageMol 在美國國家轉(zhuǎn)化科學(xué)促進(jìn)中心的 13 個(gè)高通量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集中顯示出識別抗 SARS-CoV-2 分子的高準(zhǔn)確性。通過 ImageMol,鑒定出可用于 COVID-19 潛在治療的臨床候選 3CL 蛋白酶抑制劑。

研究表明

論文鏈接:

https://www.nature.com/articles/s42256-025-00982-3
https://www.nature.com/articles/s43588-024-00718-0
https://www.nature.com/articles/s42256-022-00557-6

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