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通過AI技術(shù)進(jìn)行藥物的虛擬篩選,從而大幅度降低研發(fā)成本

工程師鄧生 ? 來源:itbear ? 作者:itbear ? 2021-03-19 17:35 ? 次閱讀
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化合物的生物活性篩選是現(xiàn)代藥物研發(fā)中關(guān)鍵的一環(huán),其主要目的是在大量候選化合物中發(fā)現(xiàn)針對某種藥物靶點具有活性的分子。傳統(tǒng)的活性篩選方法需要合成大量化合物用以進(jìn)行生物實驗,整個流程的成本高、周期長、成功率低。而通過AI技術(shù)進(jìn)行藥物的虛擬篩選有望代替?zhèn)鹘y(tǒng)的活性篩選方法,加速中間步驟從而大幅度降低研發(fā)成本。

國際權(quán)威榜單Open Graph Benchmark(OGB)上的HIV和PCBA數(shù)據(jù)集包括多種生物活性實驗。其中,HIV數(shù)據(jù)集關(guān)注不同化合物是否能夠抑制HIV病毒在細(xì)胞內(nèi)的復(fù)制,PCBA數(shù)據(jù)集關(guān)注不同化合物針對100多種疾病靶點的有效性。以其中能增強功能性SMN2蛋白表達(dá)的化合物為例,這些化合物能夠改善因SMN1蛋白突變失效引起的脊髓肌肉萎縮。 成功預(yù)測化合物這類性質(zhì)對于發(fā)現(xiàn)針對多種疾病的有效藥物具有重要意義。

近日,飛槳在OGB該兩項分子性質(zhì)預(yù)測榜單登上榜首,在AI藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域取得了新的技術(shù)突破。

基于飛槳能力實現(xiàn)分子性質(zhì)預(yù)測

飛槳基于圖學(xué)習(xí)框架PGL,使用深度圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN),配合生物計算平臺螺旋槳PaddleHelix對藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的理解,設(shè)計自監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)學(xué)習(xí)化合物分子表示,并應(yīng)用到分子性質(zhì)預(yù)測中。核心技術(shù)包括:

分子表示學(xué)習(xí) 為了將化合物分子作為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的輸入,需要首先將化合物分子特征化。OGB已經(jīng)針對每個化合物提供了一系列基于圖結(jié)構(gòu)的結(jié)點和邊的特征,可以對應(yīng)到化合物的原子和化學(xué)鍵,但這些特征都較為微觀,無法表示化合物分子的宏觀化學(xué)特性。飛槳通過表示學(xué)習(xí)的方法,首次將分子的宏觀化學(xué)特性(官能團(tuán)、分子指紋等信息)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,取得了融合宏觀化學(xué)特征的分子表示,并利用這個分子表示取得了ogbg-molhiv的榜首。

圖學(xué)習(xí)技術(shù)APPNP是基于個性化PageRank改進(jìn)的特征傳播算法,通過迭代的方式來近似Personal PageRank的解析解。APPNP算法不引入額外的模型參數(shù),能夠很好地調(diào)節(jié)局部信息和多階鄰居關(guān)系。飛槳通過結(jié)合GINE plus和APPNP技術(shù),在不引入額外的模型參數(shù)下,獲得更好的模型表達(dá)能力,并取得ogbg-molpcba榜首。

飛槳圖學(xué)習(xí)框架PGL

百度深度學(xué)習(xí)平臺飛槳PaddlePaddle開源圖學(xué)習(xí)框架PGL v2.0版本,全面支持動態(tài)圖機制,可支持百億規(guī)模大圖,用戶可以通過PGL實現(xiàn)高效而又滿足工業(yè)應(yīng)用需求的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。PGL支持的百度內(nèi)外部業(yè)務(wù)也是遍地開花,全面覆蓋推薦系統(tǒng)、搜索引擎、智慧金融、智能地圖、安全風(fēng)控、生物醫(yī)藥等場景。

生物計算螺旋槳PaddleHelix

螺旋槳PaddleHelix是基于百度深度學(xué)習(xí)平臺飛槳的生物計算平臺。提供了包括RNA二級結(jié)構(gòu)預(yù)測、大規(guī)模分子和蛋白質(zhì)表示學(xué)習(xí)、藥物靶點親和力預(yù)測、ADMET成藥性預(yù)測等,在新藥研發(fā)和疫苗設(shè)計環(huán)節(jié)具有廣闊應(yīng)用前景的技術(shù)能力。

螺旋槳PaddleHelix可以幫助生物學(xué)、藥物化學(xué)、計算機交叉學(xué)科背景的學(xué)習(xí)者、研究者和合作伙伴更便利地構(gòu)建AI算法模型。螺旋槳PaddleHelix生物計算平臺將保持開源開放原則,與合作伙伴共建共享,未來形成一套完整的面向行業(yè)的生物計算生態(tài)和服務(wù)。

責(zé)任編輯:lq6

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