Investigadores de universidades de Singapur y China han desarrollado MolMapNet, una nueva herramienta de inteligencia artificial.
Aunque las herramientas de IA suelen ser buenas parareconocimiento de imágenes ordenadas espacialmente (por ejemplo, imágenes de objetos), no funcionan bien con datos desordenados como propiedades moleculares. Esto perjudica su eficacia en el análisis de productos farmacéuticos. Los científicos han tratado de superar esta limitación. El objetivo es mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo para predecir las propiedades farmacéuticas de los medicamentos.
Investigadores innovadoresMolMapNet herramienta de inteligencia artificial lista para usar para el aprendizaje profundo en la predicción de propiedades farmacéuticas. Comenzando con una molécula (arriba a la derecha), sus propiedades moleculares (como los componentes moleculares debajo de la molécula) se proyectan en una placa 2D (placa superior de una estructura multiplaca) como una imagen que reconoce la imagen AI (estructura multiplaca) lee píxeles de imagen para indicadores de reconocimiento de propiedades farmacéuticas, y luego predice (dos capas de enlaces interconectados bajo la estructura de placas múltiples) propiedades farmacéuticas (fármaco y botella en la esquina inferior izquierda). El cuadro que se abre (abajo a la derecha) indica que la herramienta de inteligencia artificial puede ser utilizada por no especialistas desde el primer momento. Crédito: Shen et al.
La creación del modelo de aprendizaje profundo se llevó a cabo en tres etapas.
- El primero es un estudio amplio de las relaciones internas de las propiedades moleculares de más de 8 millones de moléculas.
- El segundo es el uso de un nuevo desarrollotécnicas de transformación de datos para mostrar las propiedades moleculares de productos farmacéuticos en imágenes 2D. Los diseños de píxeles reflejan la relación interna entre estas propiedades. Contienen indicadores importantes de propiedades farmacéuticas que se capturan mediante modelos entrenados de aprendizaje profundo.
- El tercero es entrenar la herramienta MolMapNet para que reconozca imágenes 2D y las utilice para predecir propiedades farmacéuticas.
Como resultado, la IA puede capturar ciertos patrones.un diseño de píxeles que caracterizan determinadas propiedades farmacéuticas. Se parece a eso. cómo la inteligencia artificial distingue entre hombres y mujeres en la imagen, estudiando diferentes características de género.
La IA innovadora no requiere un ajuste fino de los parámetros, lo que significa que es accesible para los no especialistas.
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