인공 지능을 조정하여 자연 제품에서 영감을 받은 레티노이드 X 수용체 조절제의 최초 디자인

초록 인공 지능의 사례는 의약 화학에 분자 설계 및 리드 발견을 위한 혁신적인 도구를 제공합니다. 여기에서는 약리학적으로 활성이 있는 자연 제품에서 영감을 받아 새로운 화학 물질을 최초 디자인하기 위한 깊은 순환 신경망을 설명합니다. 자연 제품의 특성이 합성 저분자 화합물에 대해 훈련된 깊은 신경망에 통합됩니다. 이 기계 학습 모델은 자연 제품 템플릿의 합성이 용이한 유사체를 성공적으로 생성합니다. 네 가지 최초 디자인된 레티노이드 X 수용체 조절 자연 제품 유사체의 합성 및 인 비트로 약리학적 특성화는 컴퓨터 생성된 두 개의 분자의 동 기능 활성을 확인합니다. 이러한 결과는 자연 제품에서 영감을 받은 약물 발견을 위한 생성적 신경망의 긍정적인 활용을 지지하며, 현재 접근 방식의 기회와 특정 한계를 드러내고 향후 개발 가능성을 시사합니다.