人工知能による生物活性小分子のde novo 設計

De Novo Design of Bioactive Small Molecules by Artificial Intelligence
Daniel Merk, Lukas Friedrich, Francesca Grisoni, Gisbert Schneider
Molecular Informatics, Volume37, Issue1-2 Special Issue: Generative Models January 2018

“人工知能による生成モデルは分子設計において新たな観点を提示する.我々は,所望の活性を有する未知の薬らしい化合物を設計するための深層学習モデルの有望なアプリケーションを提示する.この目的のために,SMILES文字列として表現される既知の生物活性化合物の大規模なデータセットの性質を捉えるために,再帰型ニューラルネットワークを訓練させた. 転移学習により,この生成モデルは,レチノイドX 受容体および,ペルオキシソーム増殖因子活性化受容体アゴニストの認識に関してファインチューニングさせた.我々はこの生成モデルにより設計された5 つの上位化合物を合成した.化合物のうち4 つは細胞を用いたアッセイにおいてナノモルから低マイクロモルの受容体調整活性を明らかにした.明らかに,計算モデルは明示的な規則を必要とせずに本質的に関連する化学的および生物学的知識を獲得した.この研究の結果は将来のde novo 分子設計のための人工知能による生成モデルを提唱し,そして将来の医化学のためにこれらの方法の可能性を証明している.”