國(guó)際最新研究:機(jī)器學(xué)習(xí)用“化學(xué)直覺(jué)”或助力藥物研發(fā)更高效
中新網(wǎng)北京11月1日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下學(xué)術(shù)期刊《自然-通訊》最新發(fā)表一篇化學(xué)論文稱(chēng),研究人員研發(fā)出一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型,該模型能部分重現(xiàn)職業(yè)化學(xué)家在工作中積累的集體知識(shí),這類(lèi)知識(shí)通常被稱(chēng)為“化學(xué)直覺(jué)”。該研究認(rèn)為,這或使今后的藥物研發(fā)更高效。
據(jù)論文介紹,傳統(tǒng)上,藥物與化學(xué)發(fā)現(xiàn)需要依靠試錯(cuò)實(shí)驗(yàn)和研究人員在工作中積累的知識(shí),而使用模擬工具,尤其是機(jī)器學(xué)習(xí),能讓研究人員更快地發(fā)現(xiàn)候選分子,極大降低發(fā)現(xiàn)新藥用化合物的成本。如果要用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)分子性質(zhì),分子就必須還原到數(shù)學(xué)表達(dá),這通常包含一組性質(zhì)或“特征”,確定正確特征是這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)性能預(yù)測(cè)模型成功的關(guān)鍵。
論文共同通訊作者、瑞士諾華生物醫(yī)學(xué)研究所Nikolaus Stiefl、英國(guó)劍橋微軟研究院科學(xué)智能中心José Jiménez-Luna和他們的同事合作,讓35名醫(yī)學(xué)化學(xué)家各自從5000對(duì)分子中選擇自己更偏向的分子,再用他們的回答做成排序游戲來(lái)訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,隨后讓這個(gè)模型給分子打分。研究發(fā)現(xiàn),這個(gè)分?jǐn)?shù)基本不受該領(lǐng)域之前作為特征的其他性質(zhì)的影響,因?yàn)檫@來(lái)自行業(yè)內(nèi)多年的知識(shí)積累。
論文作者指出,合作團(tuán)隊(duì)提議的模型還能用來(lái)改變數(shù)學(xué)模型的推薦,從而更好地匹配化學(xué)家的集體專(zhuān)業(yè)知識(shí),有望在今后早期藥物研發(fā)中縮短迭代時(shí)間。
他們總結(jié)認(rèn)為,最新研究的這種方法或能在藥物研發(fā)中作為對(duì)分子建模的補(bǔ)充,從而推動(dòng)藥物研發(fā)更高效。(完)
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