Ricercatori di università di Singapore e Cina hanno sviluppato MolMapNet, un nuovo strumentoArtificiale
Sebbene gli strumenti di intelligenza artificiale siano generalmente utili per i filericonoscimento di immagini ordinate spazialmente (ad esempio, immagini di oggetti), non funzionano bene con dati disordinati come le proprietà molecolari. Ciò compromette la loro efficacia nell'analisi dei prodotti farmaceutici. Gli scienziati hanno cercato di superare questa limitazione. L'obiettivo è migliorare le prestazioni dei modelli di apprendimento profondo per la previsione delle proprietà farmaceutiche dei farmaci.
Innovativo per i ricercatoristrumento di intelligenza artificiale pronto per l'uso MolMapNet per l'apprendimento profondo nella previsione delle proprietà farmaceutiche. Partendo da una molecola (in alto a destra), le sue proprietà molecolari (come i componenti molecolari sotto la molecola) vengono proiettate su una piastra 2D (piastra superiore di una struttura a più piastre) come si legge nell'immagine che riconosce l'immagine AI (struttura a più piastre) pixel dell'immagine per gli indicatori di riconoscimento delle proprietà farmaceutiche e quindi predice (due strati di collegamenti interconnessi sotto la struttura a più piastre) proprietà farmaceutiche (farmaco e flacone nell'angolo inferiore sinistro). La casella che si apre (in basso a destra) indica che lo strumento AI può essere utilizzato da non specialisti fuori dagli schemi. Credito: Shen et al.
La creazione del modello di deep learning è avvenuta in tre fasi.
- Il primo è un ampio studio delle relazioni interne delle proprietà molecolari di oltre 8 milioni di molecole.
- Il secondo è l'uso di un nuovo sviluppotecniche di trasformazione dei dati per visualizzare le proprietà molecolari dei farmaci in immagini 2D. I layout pixel riflettono la relazione interna tra queste proprietà. Contengono importanti indicatori delle proprietà farmaceutiche che vengono acquisiti utilizzando modelli di apprendimento profondo addestrati.
- Il terzo consiste nell'addestrare lo strumento MolMapNet a riconoscere le immagini 2D e utilizzarle per prevedere le proprietà farmaceutiche.
Di conseguenza, l'IA può catturare determinati modelli.un layout di pixel che caratterizzano determinate proprietà farmaceutiche. Sembra proprio così. come l'intelligenza artificiale distingue tra uomini e donne nell'immagine, studiando le diverse caratteristiche di genere.
L'IA innovativa non richiede una regolazione precisa dei parametri, il che significa che è accessibile anche ai non specialisti.
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