在错综复杂的药物开发中，从概念到实现的每一步都充满了挑战。 从历史上看，药物分子的修饰一直是提高其有效性和减少***的必要过程，而且这是一个艰巨的挑战，通常类似于在化学大海捞针。 然而，由德国慕尼黑大学、苏黎世联邦理工学院和罗氏制药研究与早期开发（PRED）合作团队领导的开创性研究开发了一种人工智能（AI）系统，该系统可以相对准确地了解药物分子可以化学改变的位置，特别是通过硼化过程。
药物化学的挑战。
活性药物成分类似于分子拼图，其中每个部分或官能团必须完美契合才能启动所需的生物反应。 然而，改变这些官能团类似于在由碳原子和氢原子主导的环境中移动目标，而碳原子和氢原子是出了名的不活跃。 激活这些框架的一种方法是硼化，其中含硼基团附着在碳原子上，从而为进一步的化学修饰创造了一个多功能的夹持器。 然而，控制这种反应一直是实验室面临的一个持续挑战。
人工智能驱动的解决方案。
该团队的解决方案位于人工智能和高通量实验 （HTE） 的交叉点。 在博士生D**id Nippa和他的同事Kenneth Atz的带领下，他们开发了一种人工智能模型，该模型是在丰富的科学文献和自动化实验室实验数据集上训练的。 该模型不仅找到了分子上硼化反应的最佳位点; 它还建议了此转换的最佳条件。 这就是它变得更有趣的地方：当它考虑分子的三维形状时，模型的准确性显着提高，而不仅仅是它们的二维表示。
团队的技术执行力无可挑剔。 他们使用不同的图神经网络 （GNN） 构建了一个几何深度学习平台，以在 2D 和 3D 分子图上进行训练。 这些 GNN 的任务是处理主要产物的二元反应结果、反应产率和区域选择性。 人工智能模型的性能已经过严格的评估和优化，并且已经表明，在反应输出方面，平均绝对误差幅度仅为 4-5%。
这项研究的与众不同之处在于它对几何深度学习的新颖使用，这是一种考虑分子空间结构的先进人工智能技术。 这种方法与HTE相结合，允许在受控的小型化环境中进行快速、平行的实验，从而大大加快了药物开发过程。 此外，FAIR（可查找性、可访问性、互操作性、可重用性）原则的集成确保了驱动这些**的数据是健壮和可靠的。
医药行业发展的跨越式发展。
这项研究的影响是深远的。 该团队成功地将该平台应用于23种不同的商业药物分子，发现了结构多样化的多种可能性。 这不仅加速了新药变体的产生，而且还提高了化学合成过程的效率和可持续性。
实际应用和未来展望。
这项研究不仅仅是理论上的成果，它还具有实践能力。 通过识别现有药物分子中的潜在修饰位点，它为更快、更有效地开发新药物变体提供了途径。 此外，研究团队为该技术的更全面应用奠定了基础，其中可能包括硼化以外的更广泛的化学反应。
在药物开发效率和精确度比以往任何时候都更加重要的时代，这个人工智能驱动的平台代表了一次重大飞跃。 这是一个很好的例子，说明技术创新，尤其是人工智能方面的技术创新，可以改变行业并改善生活。
我们将继续关注有关人工智能和机器学习如何重塑制药行业的新闻和发展。