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來源：新華網(wǎng) 時間：2024-01-16 20:45:46 熱度：1117
新華社倫敦1月16日電 英國劍橋大學日前發(fā)布公告說，其研究人員和同行開發(fā)了一個機器學習模型，將自動化實驗與人工智能相結(jié)合，以預測一些化學物質(zhì)的分子如何發(fā)生反應(yīng)，幫助加速新藥的研發(fā)過程。
預測分子如何反應(yīng)對于新藥的研發(fā)和制造至關(guān)重要。這?？糠磸驮囼灒÷瘦^高；化學家們也嘗試在簡化模型中模擬電子和原子的變化，但這一過程的計算成本很高，且結(jié)果常不準確。
英國劍橋大學和美國輝瑞公司的研究人員合作在英國《自然·化學》雜志上刊文說，他們開發(fā)了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，將自動化實驗與人工智能相結(jié)合，用機器學習模型大大縮短了預測分子反應(yīng)的過程。研究人員使用包含超過3.9萬個藥物相關(guān)反應(yīng)的數(shù)據(jù)集驗證了該方法的有效性。
在預測分子反應(yīng)的結(jié)果后，機器學習模型還可以幫助研究人員根據(jù)需要對復雜分子進行調(diào)整。研究人員另在《自然·通訊》上發(fā)表一篇相關(guān)論文，表示與過去調(diào)整分子時往往要從頭重建不同，新方法可以只對復雜分子的某些部位進行調(diào)整，從而提高效率。
研究人員表示，上述成果可以幫助化學家更快找到符合需求的復雜分子，在藥物研發(fā)等領(lǐng)域能夠有效縮短研發(fā)時間。
（責任編輯：秋彤）
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