助力藥物發(fā)現(xiàn)?人工智能可用人類“化學(xué)直覺”

《自然通訊》 31日發(fā)表的一篇論文報(bào)告了一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它可以部分再現(xiàn)職業(yè)化學(xué)家在工作場(chǎng)所積累的集體知識(shí)，通常被稱為“化學(xué)直觀”。研究組認(rèn)為，該研究今后在藥物開發(fā)上會(huì)更加有效。

傳統(tǒng)上，藥物和化學(xué)的發(fā)現(xiàn)依賴于試驗(yàn)錯(cuò)誤和研究者積累的知識(shí)。使用模擬工具，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)，研究者可以更快地發(fā)現(xiàn)候選分子，并大幅減少尋找新藥化合物的費(fèi)用。如果要使用可以預(yù)測(cè)分子性質(zhì)的機(jī)器，分子必須還原為數(shù)學(xué)表語(yǔ)，通常包含一系列性質(zhì)或“特征”。這種以數(shù)據(jù)為中心的性能預(yù)測(cè)模型要想成功，掌握正確的特性是關(guān)鍵。

在英國(guó)的微軟研究院科學(xué)智能中心（ai4science）和瑞士的諾華生物醫(yī)學(xué)研究所聯(lián)合組此次35名醫(yī)學(xué)化學(xué)家各自對(duì)5000中選擇更偏向分子，再把他們的回答排序游戲機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練模型分子繼打分。這個(gè)分?jǐn)?shù)來(lái)自行業(yè)內(nèi)多年積累的知識(shí)，幾乎不受其他因素的影響。

這個(gè)小組的模型還可以用來(lái)改變數(shù)學(xué)模型的建議，以更好地適應(yīng)化學(xué)家們的集體專業(yè)性，這將縮短未來(lái)藥物開發(fā)的重復(fù)時(shí)間。

研究人員認(rèn)為，這種方法可以成為藥物開發(fā)中分子建模的補(bǔ)充。

一些科幻小說(shuō)將外界生物從出生開始就積累的所有知識(shí)都包含在內(nèi)，高度發(fā)展文明。人只有長(zhǎng)時(shí)間學(xué)習(xí)才能學(xué)到知識(shí)，積累經(jīng)驗(yàn)。這次機(jī)器學(xué)習(xí)了直覺。這是在瞬間移植人類寶貴的經(jīng)驗(yàn)。ai對(duì)化學(xué)產(chǎn)生了革命性的影響。在新材料的發(fā)現(xiàn)，正確模擬，合成途徑的優(yōu)化等方面，可以促進(jìn)精密化學(xué)的快速進(jìn)步，大幅縮短藥物研究開發(fā)的試行錯(cuò)誤過(guò)程。