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【 conception moléculaire 】 libinvent 】 bibliothèque moléculaire pour la production d'un squelette spécifique basé sur la réaction organique

2021-09-15 05:57:16 Communauté des sages

Dans le domaine de la recherche et du développement de nouveaux médicaments,En raison de la relation étroite entre l'activité moléculaire requise et son squelette central,Par conséquent, le dépistage des banques de molécules chimiques ayant un squelette central commun est une étape clé dans l'optimisation des composés précurseurs.2021Année8Mois30Jour,DeAstraZenecaLes chercheurs deJournal of Chemical Information and ModelingPublié leLibINVENT: Reaction-based Generative ScaffoldDecoration for in Silico LibraryDesignTravail.Ils ont développéLibINVENTProcédure,Pour générer automatiquement une banque de molécules avec le même squelette central,Et s'assurer que toutes les molécules peuvent être synthétisées par des réactions similaires,En outre, la diversité chimique des banques moléculaires est maximisée.

AvantAstraZenecaLes chercheurs deREINVENTAvecGraphINVENTDeux modèles de construction,Utilisé pour générer de nouvelles molécules pour creuser(explicit)Ou Explorer(explore)Espace chimique.Sur cette base,Ils ont développé le modèle de génération en un flux de travail pour la génération de bibliothèques moléculaires,Et en ajoutant les limites du modèle de réaction synthétique,De sorte que les molécules de la Bibliothèque moléculaire résultante puissent être synthétisées avec des réactions et des réactifs similaires,Cela améliore considérablement le cycle de développement des médicaments(DMTACycle:design–make–test–analyze)Efficacité.

Fig.1  LibINVENT Schéma de flux de travail de base pour .

LibINVENT Le flux de travail du programme est illustré à la figure 1Comme indiqué.Dans la figure1aMoyenne,D'abord.37 Modèles de réponse manuscrits complétés à partir de ChEMBL Coupure des composés pharmaceutiques sélectionnés dans la base de données (slicing), Il est nécessaire de couper la molécule pour obtenir le squelette du noyau moléculaire de type médicament et le Groupe de modification , Pour obtenir l'ensemble d'entraînement , Avec ce lot de données PriorGénérer un modèle.Et celui - ciPrior .Le modèle de génération peut intégrer le squelette moléculaire d'entrée , Produire des groupes modificateurs possibles avec des molécules intactes correspondantes . C'est universel , Il ne faut donc s'entraîner qu'une seule fois , Les différentes tâches pour les utilisateurs peuvent ensuite être affinées dans le processus d'apprentissage intensif .

Dans la figure1bMoyenne, Utilisateur pour une tâche spécifique , Le squelette du noyau moléculaire d'entrée , Vous pouvez personnaliser les propriétés chimiques dont vous avez besoin 、 La voie de réponse en tant que fonction de notation du modèle d'apprentissage intensif , Le modèle amélioré tente constamment d'échantillonner des molécules plus potentielles sous l'impulsion d'une fonction de notation , Dans une itération , Les molécules ayant obtenu les meilleurs résultats seront conservées dans la Banque moléculaire finale . En plus des fonctions de notation , Et le filtre de diversité (Diversity Filter) Pour éliminer des molécules particulièrement similaires et des filtres de réaction (Reaction Filter) Pour limiter la complexité de la réaction des molécules formées à partir du squelette .

Par le flux de travail ci - dessus , Il est possible de créer des banques de molécules contenant des milliers de molécules en quelques dizaines de minutes , Et pas besoin d'entraînement coûteux ( Plus complexe Prior Le modèle a été formé par l'auteur et est disponible en Open Source ).

Adresse de la thèse:

https://chemrxiv.org/engage/chemrxiv/article-details/60c757db337d6c9c08e290d6

Adresse du projet:

https://github.com/MolecularAI/Lib-INVENT

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