新研究利用机器学习加速新药研发

1月16日电英国剑桥大学日前发布公告说，其研究人员和同行开发了一个机器学习模型，将自动化实验与人工智能相结合，以预测一些化学物质的分子如何发生反应，帮助加速新药的研发过程。

预测分子如何反应对于新药的研发和制造至关重要。这常靠反复试验，失败率较高；化学家们也尝试在简化模型中模拟电子和原子的变化，但这一过程的计算成本很高，且结果常不准确。

英国剑桥大学和美国辉瑞公司的研究人员合作在英国《自然·化学》杂志上刊文说，他们开发了一种基于数据驱动的方法，将自动化实验与人工智能相结合，用机器学习模型大大缩短了预测分子反应的过程。研究人员使用包含超过3.9万个药物相关反应的数据集验证了该方法的有效性。

在预测分子反应的结果后，机器学习模型还可以帮助研究人员根据需要对复杂分子进行调整。研究人员另在《自然·通讯》上发表一篇相关论文，表示与过去调整分子时往往要从头重建不同，新方法可以只对复杂分子的某些部位进行调整，从而提高效率。

研究人员表示，上述成果可以帮助化学家更快找到符合需求的复杂分子，在药物研发等领域能够有效缩短研发时间。