A dobozon kívüli mély tanulási modell megjósolja a gyógyszerek gyógyszerészeti tulajdonságait

Szingapúri és kínai egyetemek kutatói kifejlesztették a MolMapNetet, egy új mesterséges intelligencia eszközt.

intelligencia (AI). Megjósolja a gyógyszerek gyógyszerészeti tulajdonságait azáltal, hogy emberi tudáson alapuló molekulákkal kapcsolatos elképzeléseket elemez.

Bár az AI eszközök általában jóka térben rendezett képek (például tárgyak képei) felismerése, nem működnek jól rendezetlen adatokkal, például molekuláris tulajdonságokkal. Ez rontja hatékonyságukat a gyógyszerek elemzésében. A tudósok megpróbálták leküzdeni ezt a korlátot. A cél a mélytanulási modellek teljesítményének javítása a gyógyszerek gyógyszerészeti tulajdonságainak előrejelzéséhez.

A kutatók innovatívkész mesterséges intelligencia eszköz MolMapNet a gyógyszerészeti tulajdonságok előrejelzésének mély tanulásához. A molekulától kezdve (jobb felső sarokban) annak molekuláris tulajdonságai (például a molekula alatti molekulakomponensek) egy 2D lemezre (többlemezes szerkezet felső lemezére) vetülnek, miközben az AI képet felismerő kép (többlemezes szerkezet) olvasható képpontok a gyógyszerészeti tulajdonságok felismerésére, majd megjósolják (két réteg egymással összekapcsolt összeköttetés a többlemezes szerkezet alatt) gyógyszerészeti tulajdonságokat (gyógyszer és palack a bal alsó sarokban). A megnyíló mező (jobb alsó rész) azt jelzi, hogy az AI eszközt nem szakemberek már a dobozból is használhatják. Hitel: Shen és mtsai.

A mély tanulási modell létrehozása három szakaszban zajlott.

  • Az első egy több mint 8 millió molekula molekuláris tulajdonságainak belső összefüggéseinek átfogó vizsgálata.
  • A második egy újonnan kifejlesztett használataadattranszformációs technikák a gyógyszerek molekuláris tulajdonságainak 2D képeken történő megjelenítésére. A pixel elrendezések tükrözik a tulajdonságok közötti belső kapcsolatot. A gyógyszerészeti tulajdonságok fontos mutatóit tartalmazzák, amelyeket képzett mély tanulási modellek segítségével rögzítenek.
  • A harmadik a MolMapNet eszköz betanítása a 2D képek felismerésére és a gyógyszerészeti tulajdonságok előrejelzésére.

Ennek eredményeként az AI bizonyos mintákat képes megragadni.pixelek elrendezése, amelyek bizonyos gyógyszerészeti tulajdonságokat jellemeznek. Úgy néz ki. hogyan különbözteti meg a mesterséges intelligencia a képen szereplő férfiakat és nőket a különböző nemi jellemzők tanulmányozása révén.

Az innovatív mesterséges intelligencia nem igényli a paraméterek finomhangolását, ami azt jelenti, hogy nem szakemberek számára is elérhető. 

Olvass tovább

Az új uránvegyület megdönti a rendellenes vezetőképességet

A legviharosabb hely a Földön: miért a Drake Passage a legveszélyesebb út az Antarktiszra

Evolúciós hiba: az emberi testben mely szervek működnek logikátlanul