AI加速新药设计，预测化学反应
在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）和自动化技术已经在医药领域扮演了越来越重要的角色。传统的药物研发过程耗时长、成本高，而且往往伴随着不确定性和失败的风险。随着AI的介入，这一过程正发生着翻天覆地的变化。AI不仅可以提高药物发现和设计的效率，还能降低研发成本，加速新药的上市。近日，一项最新研究成果无疑是医药研发领域的一个重要突破。
剑桥大学和辉瑞公司合作开发了一个平台，利用自动化实验和人工智能（AI）相结合，预测化学物质之间的反应，从而加速新药设计的过程。这项研究成果已经发表在《自然·化学》杂志的最新一期中。
预测分子如何相互反应对于新药的发现和制造非常重要。然而，历史上这一过程往往是一个反复试验、经常失败的过程。为了预测分子的反应，化学家通常会在简化模型中模拟电子和原子，但这个过程计算成本高昂且通常不准确。
为了解决这个问题，剑桥大学的研究人员开发了一种受基因组学启发的数据驱动方法。他们将自动化实验与机器学习相结合，以更好地理解化学反应性，从而大大加快了新药设计的过程。这种方法在超过39,000个与药物相关的反应的数据集上进行了验证。
该方法通过从数据中挑选出反应物、试剂和反应性能之间的相关性来进行预测。这些数据是通过非常快速或高通量的自动化实验生成的。研究人员表示，高通量化学已经改变了游戏规则。他们相信有一种新方法，可以促进对化学反应的更深入理解，而不仅仅是从高通量实验的初始结果中观察到。此外，他们还开发了一种机器学习方法，可以允许化学家在分子的预先指定区域进行精确调整，从而加快药物设计的速度。
以往在化学中应用机器学习经常受到限制，因为与化学空间的广阔相比，可用的数据量非常有限。然而，这项研究通过“传授”给模型一般化学知识，然后对其进行微调，预测复杂的化学转化，从而克服了低数据的局限性。
这项研究的成果可能会改变人们对有机化学的看法。更深入地理解化学反应不仅可以加快药物和其他有用化学品的制造速度，还可以为与分子相关的工作提供有益的理解。
