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分子筛选效率达行业标准两倍 新机器学习算法有助药物开发提速
  • 作者:佚名    文章来源:科技日报    点击数:    更新时间:2/15/2019
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英国剑桥大学研究人员设计出一种新的机器学习算法来寻找药物,其效率已被证明是目前行业标准的两倍,有助新药开发提速。研究成果发表在近期出版的美国《国家科学院院刊》上。

德黑兰独立vs利亚德希拉尔 www.ul6g.cn   药物发现的关键点是预测分子是否会激活一个特定的生理过程??梢酝ü阉骷せ钌砉痰姆肿又涔蚕淼幕J嚼唇⑼臣颇P?,但是目前构建这些模型的数据十分有限,因为实验成本高且不清楚哪些化学模式具有统计学意义?!盎餮霸谑萘糠岣坏募扑慊泳醯攘煊蛞丫〉昧酥卮蠼??!毕钅恐饕涸鹑?、剑桥大学卡文迪许实验室的阿法·李博士说,将其运用到药物发现领域,就是为了解决数据量相对有限的问题。

  被称为随机矩阵理论的数学原理,给出了关于随机和噪声数据集统计特性的假定,用这一原理可以将活性和非活性分子化学特征的统计数据进行比较,以确定哪些化学模式对于结合而言是真正重要的,哪些只是偶然的。

  根据这一设想,研究团队与辉瑞制药公司合作开发出一种算法,即利用数学运算,将与药理学相关的化学模式从不相关的化学模式中分离开来。重要的是,该算法不仅研究已知具有活性的分子,而且也不放过那些无活性的分子,并且学会识别分子的哪些部分对于药物作用是重要的,而哪些部分是不重要的,使得那些失败的实验(数据)也可以得到有效的利用。

  研究人员用222个活性分子开始建模,已能够从计算角度对其他600万个分子进行筛选。由此,研究人员从中筛选出100种最相关的分子,再从这些分子中找到了4种可以激活可能与阿尔茨海默病和精神分裂症有关的CHRM1受体的新分子。

  “从600万个分子中筛选出4种活性分子,就像在大海捞针一样,”李博士说,“详细比较显示,新算法效率是行业标准的两倍?!蹦壳把芯咳嗽闭谕晟聘盟惴?,预测合成复杂有机分子的方法,以及将机器学习方法扩展到新材料设计领域。(记者 田学科)

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