Mô hình học máy thúc đẩy sáng chế thuốc

(16/12/2017)
Các nhà nghiên cứu từ Đại học Warwick ở Anh đã phát triển một mô hình học máy có khả năng dự đoán tương tác giữa các protein và phân tử thuốc với độ chính xác 99%. Phát hiện đã được công bố trong tạp chí Science Advances.
Thuật toán này nhằm đẩy mạnh sáng chế thuốc bằng cách sử dụng chỉ một số ít các thí nghiệm tham khảo để cung cấp kết quả chính xác xác định liệu một phân tử thuốc có liên kết với một protein đích hay không. Ngoài ra, mô hình có thể mang đến hiểu biết sâu hơn về lực liên phân tử bằng cách đưa ra các giải pháp cho các vấn đề vật chất-khoa học như mô hình hóa trên bề mặt silic.

James Kermode, Trung tâm Dự báo Mô hình thuộc Đại học Warwick cho biết: "Nghiên cứu này rất thú vị vì nó cung cấp một phương pháp máy học đa năng nhằm áp dụng cho cả vật liệu và phân tử". Nghiên cứu này được hi vọng là sẽ dẫn đến sự gia tăng đáng kể độ chính xác và khả năng chuyển đổi của các mô hình được sử dụng để sáng chế thuốc và mô tả các tính chất cơ học của vật liệu.

Các nhà nghiên cứu phát triển thuật toán bằng cách kết hợp thông tin cục bộ của từng nguyên tử trong một cấu trúc và áp dụng cho các lớp hóa học, vật liệu và các rối loạn sinh hóa khác nhau. Thiết kế này làm cho mô hình học máy có thể dự đoán sự ổn định của các phân tử hữu cơ và cân bằng năng lượng trong cấu trúc silicone cho các ứng dụng điện tử học.

Hà Hiền

Theo Clinical


Tin khác