डीप जनरेटिव मॉडल का उपयोग करके प्रोटोटाइप-आधारित यौगिक खोज

नई दवा डिजाइन करना एक लम्बी और महंगी प्रक्रिया है। चूंकि संभावित अणुओं का स्थान बहुत बड़ा है (Polishchuk, P. G.; Madzhidov, T. I.; Varnek, A. दवा जैसी रासायनिक जगह के आकार का अनुमान GDB-17 डेटा के आधार पर। J. Comput.-Aided Mol. Des. 2013, 27, 675-679 10.1007/s10822-013-9672-4), दवा खोज के दौरान एक सामान्य तकनीक यह है कि कोई ऐसे अणु से शुरुआत की जाए जिसमें पहले से ही कुछ इच्छित गुण हों। वैज्ञानिकों की एक इंटरडिसिप्लिनरी टीम प्रोटोटाइप में आवश्यक परिवर्तनों के बारे में परिकल्पना बनाती है। इस कार्य में, हम एक गहरे अध्ययन वाले बिना पर्यवेक्षण के दृष्टिकोण का विकास करते हैं जो एक प्रोटोटाइप दवा दिए जाने पर स्वचालित रूप से संभावित दवा अणु उत्पन्न करता है। हम दिखाते हैं कि प्रणाली द्वारा उत्पन्न अणु वैध अणु हैं और प्रोटोटाइप दवा से महत्वपूर्ण रूप से भिन्न हैं। प्रणाली द्वारा उत्पन्न यौगिकों में से, हमने 35 ज्ञात FDA-स्वीकृत दवाओं की पहचान की। एक उदाहरण के रूप में, हमारी प्रणाली ने आइसोनियाज़िड उत्पन्न किया, जो तपेदिक के लिए मुख्य दवाओं में से एक है। हम उत्पन्न अणुओं के लिए कई रैंकिंग फ़ंक्शन का सुझाव देते हैं और परिणाम प्रस्तुत करते हैं कि हमारी पूर्वावस्था प्रयोगों में प्रति प्रोटोटाइप दवा शीर्ष दस उत्पन्न अणुओं में 23 ज्ञात FDA-स्वीकृत दवाएं शामिल थीं।