May, 2023

将生成型人工智能与主动学习框架相结合以优化药物设计

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TL;DR研究表明 Generative AI 方法在药物研发领域有广泛应用，本论文开发了一种基于变分自编码器和主动学习步骤工作流程的 GM 方法，可以从分子指标学习，生成与特定靶点高度亲和的化学有效分子和新的不同于目标已知结构的分子，并开启了针对特定目标探索新化学领域的可能性。
generative ai methodsdrug discoveryvariational autoencoderchemically viable moleculesspecific targets
发现论文，激发创造
  • 基於深度生成模型的條件分子設計

    本文提出了一种半监督变分自编码器模型，能够同时进行属性预测和分子生成，从而高效生成具有所需属性的新分子。我们从估计好的生成分布中进行采样以生成新的分子，并在药物样分子上证明了该模型的有效性、改进了属性预测的性能，并高效生成满足各种目标条件的新型分子。

    Apr, 2018

  • 分子 - 基因进化驱动的人类水平分子优化

    通过 Deep Genetic Molecular Modification Algorithm (DGMM)，将结构修饰引入药物化学家的水平，该算法利用离散变分自动编码器 (D-VAE) 将分子编码为量化编码 mol-gene，将深度学习与遗传算法相结合，用于灵活结构优化，以发现药理学上相似但在结构上有所区别的化合物并揭示药物发现中结构优化的权衡。我们在几个应用中验证了 DGMM 的有效性。

    Jun, 2024

  • 用于药物发现的深度图生成模型可视化

    提出了一种可视化框架，用于可视化深度图形生成模型的编码和解码过程中生成的分子，并提供实时分子优化功能，这完善了黑盒子人工智能驱动的药物发现模型的可解释性。

    Jul, 2020

  • 深度引导优化：利用生成人工智能进行结构修改

    利用基于深度学习的分子生成加速药物候选物的发现的思想引起了极大关注，并开发了许多用于自动药物设计的深度生成模型，称为分子生成。其中，优化主导在实际药物设计中起着重要作用，我们对传统的计算机辅助药物设计方法进行了系统评述，将这些策略组织成了四个主要子任务，每个任务都有明确的输入和输出。此评述还探讨了基本概念、目标、传统 CADD 技术和 AIDD 的最新进展。此外，我们提出了一种基于受限子图生成的统一视角，以协调 de novo 设计和主导优化的方法。通过这种视角，de novo 设计可以融入主导优化的策略，以解决生成难以合成的分子的挑战；反之，主导优化可通过将其作为在特定次结构上生成分子的任务来受益于 de novo 设计的创新。

    Apr, 2024

  • 混合量子周期生成对抗网络用于小分子生成

    该研究介绍了多个新的生成对抗网络模型，基于参数化量子电路与已知的生成对抗网络相结合，利用强化学习原理构建了一个新的多参数奖励函数。实验结果表明，这些模型在基准药物设计数据集 QM9 和 PC9 上表现优于以前的模型，尤其是在药物类似性定量估计方面提高了最多 30%。这些新的混合量子机器学习算法以及实现的药代动力学性质分数有助于快速准确的药物发现过程的发展。

    Dec, 2023

  • 深度学习在分子设计中的应用 - 现状综述

    文献的主要内容是深度生成建模技术被应用于分子生成和优化，包括使用递归神经网络、自动编码器、生成对抗网络和强化学习等四种技术，并探讨了这些技术的数学基础和优缺点，内容涉及到分子表示和设计中的多个方面。

    Mar, 2019

  • 基于生成的 AI 在全新药物设计中的调查：分子和蛋白质生成的新领域

    人工智能驱动的方法可以大大改善历史上昂贵的药物设计过程，各种生成模型已经广泛使用。特别是对于全新药物设计的生成模型，侧重于完全从零开始创建新的生物化合物，展示了一个有前途的未来方向。通过对该领域的迅速发展以及药物设计过程的固有复杂性，为新研究者进入创造了一个困难的环境。在这项调查中，我们将全新药物设计分类为两个主要主题：小分子和蛋白质生成。在每个主题中，我们确定了各种子任务和应用，突出重要的数据集、基准和模型架构，并比较了顶级模型的性能。我们采取广泛的方法进行人工智能驱动的药物设计，允许在每个子任务中对各种方法进行微观水平的比较，并跨不同领域进行宏观观察。我们讨论了这两个应用之间的并行挑战和方法，并强调了人工智能驱动的全新药物设计的未来方向。所有涵盖的资料的有组织存储库可以在此链接中找到：https://www.example.com

    Feb, 2024

  • 基于 GMM 先验的生成式推荐系统用于癌症药物生成和敏感性预测

    VADEERS 是一种基于变分自编码器的药物疗效评估推荐系统，实现了对具有特定属性的化合物的生成和其对癌细胞敏感性的模型建模，并达到了高度相关的预测效果。

    Jun, 2022

  • ChemSpaceAL：一种高效的应于蛋白质特异性分子生成的主动学习方法

    通过构建样本空间的表示，使用半监督主动学习方法来精细调整生成模型，使其针对目标函数进行优化，以在化学空间代理内实施，从而最大限度地增强生成的分子与蛋白质靶点之间的吸引相互作用。

    Sep, 2023

  • 生成模型提出的分子可合成性

    新型深度学习算法在提高新药发现效率方面表现出色，但其缺乏可合成性的信息，导致其合成难度大幅上升，需要新算法的开发来加以解决。

    Feb, 2020