Apr, 2024

深度引导优化：利用生成人工智能进行结构修改

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TL;DR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。
deep-learning-based molecular generationautomated drug designlead optimizationtraditional computational methodsconstrained subgraph generation
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 深度强化学习的分子全新设计

    本文介绍了一种基于序列的生成模型来设计分子的方法，通过增强情节似然性可以学习生成具有某些指定的理想特性的结构。将模型应用于生成类似物质结构，生成与药物 Celecoxib 类似的分子以及具有活性的化合物。最后，将模型调整为生成预测对多巴胺受体 2 具有活性的化合物，得到了 95% 以上的预测为活性的结构，其中包括实验证实的活性化合物。

    Apr, 2017

  • 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

  • 深度强化学习用于 De-Novo 药物设计

    该论文提出了一种新的计算策略，名为 ReLeaSE（增强学习结构进化），通过深度学习和强化学习的方法，利用生成模型和预测模型生成具有预设属性的新型化合物库，此方法可用于生成具有单一或多个属性的有针对性的化合物库。

    Nov, 2017

  • 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

  • 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

    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。

    May, 2023

  • 用于全新蛋白质设计的生成式人工智能

    利用人工智能等方法进行蛋白质工程和全新设计的研究方案，如生成模型和扩散过程，能够生成展现出所需特性和功能的全新而真实的蛋白质，在优先测试设计方案方面仍然面临一些挑战，因此需要综合生物化学知识提高性能和可解释性。

    Oct, 2023

  • 基于条件图生成模型的多目标新药设计

    本研究提出了一个新的基于顺序图生成器的分子设计框架，该方法比现有的图生成模型更适用于分子生成，并已扩大应用范围。使用条件图生成模型解决了多个药物设计问题，并取得了高效率的结果。

    Jan, 2018

  • 药物设计的分子生成：基于图学习的视角

    综述了机器学习和图学习在分子设计和药物发现中的应用，提出将这些方法分成三类，并总结了常用的评估指标和公共数据集。最后，从药品视角探讨了未来研究的挑战和方向。

    Feb, 2022