SmartCADD：具有解释性的AI-QM授权药物发现平台

SMU创建SmartCADD。这个开源虚拟工具结合了人工智能、量子力学和计算机辅助药物设计(CADD)技术，加快了化合物的筛选，大大缩短了药物发现的时间。

　　

药物发现就像玩拼图游戏。药物分子背后的化合物必须与我们体内的蛋白质相适应，才能产生治疗效果。这种对精确匹配的要求意味着新药的创造极其复杂和耗时。

为了加快拼图匹配过程，新加坡管理大学的研究人员创造了SmartCADD。这个开源虚拟工具结合了人工智能、量子力学和计算机辅助药物设计(CADD)技术，加快了化合物的筛选，大大缩短了药物发现的时间。在最近发表在《化学信息与建模》杂志上的一项研究中，研究人员展示了SmartCADD识别有希望的HIV候选药物的能力。

这个新工具是新大德德曼人文科学学院化学系和莱尔工程学院计算机科学系跨学科合作的产物。

新大计算与理论化学小组(CATCO)负责人Elfi Kraka说:“迫切需要发现新的药物类别，如抗生素、癌症治疗药物、抗病毒药物等。”“尽管人工智能在许多领域被迅速采用，但在科学研究中使用它一直犹豫不决，主要是因为它的不透明性和用于训练的数据质量。SmartCADD解决了这些问题，可以在一天内筛选数十亿种化合物，这大大减少了识别有希望的候选药物所需的时间。”

SmartCADD是如何工作的

SmartCADD结合了深度学习模型、过滤过程和可解释的人工智能来筛选用于确定药物线索的化合物数据库。该工具有两个主要组成部分:SmartCADD的管道接口(Pipeline Interface)，用于收集数据并运行过滤器;以及它的过滤器接口(Filter Interface)，用于告诉系统每个过滤器应该如何工作。这些内置过滤器有助于测试化合物的不同阶段。它们可以帮助预测药物在体内的表现，使用2D和3D参数模拟药物结构的样子，并利用人工智能模型来解释其决策。

研究人员通过三个不同的用于治疗HIV的药物案例研究展示了SmartCADD平台，发现病毒中存在的几种蛋白质被认为是有希望的靶标。SmartCADD使用来自MoleculeNet库的数据创建并搜索了一个包含8亿种化合物的数据库，并确定了1000万种可能作为艾滋病药物。然后，它使用过滤器来寻找与已经批准的艾滋病药物最匹配的化合物。

虽然研究人员将研究重点放在HIV靶点上，但他们强调SmartCADD是通用的，可以应用于其他药物发现管道。

“这是一个用户友好的虚拟筛选平台，为研究人员提供了一个高度集成和灵活的框架，用于建立药物发现管道，”Lyle工程学院计算机科学助理教授、新大市政厅研究副主任科里·克拉克说。“我们将继续推进这项工作，进一步扩大化学和机器学习的能力。这个项目及其机遇确实令人兴奋，我知道下一阶段将比上一阶段更大的进步。”协作使SmartCADD成为可能

这篇论文还强调了新大跨学科合作的力量。除了Kraka和Clark，作者还包括化学博士后研究员Ayesh Madushanka，他的工作得到了O 'Donnell数据科学与研究计算研究所的资助，以及计算机科学研究生Eli Laird, O 'Donnell研究所博士奖学金获得者。

Madushanka说:“像药物发现这样的领域需要共同努力才能真正取得成功。”“我敢肯定，如果化学部门研究这个，最终的产品就不会是一样的。跨学科合作为同一个想法带来了新的视角，有助于完善和改进它。”

莱尔德补充说:“跨学科研究对于取得真正影响现实世界的重大研究进展是绝对必要的。这是新大的一个重点，也是我想在这里攻读博士学位的一个关键原因。有影响力的研究不可能发生在单一领域的真空中。你必须放眼各个学科，才能激发出能转化为真正创新的想法。突破往往发生在不同领域的交叉点，这也是我的研究目标。”本研究由美国国家科学基金会资助，项目号CHE 2102461。本材料中表达的任何观点、发现、结论或建议都是作者的观点，并不一定反映美国国家科学基金会的观点。