AI染指藥物設(shè)計了!這個學(xué)生靠AI摘取了多靶點藥物分子設(shè)計國際挑戰(zhàn)賽冠軍

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2018
12/10
02:02
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在紐約剛剛舉辦的第十一屆RECOMB/ISCB會議公布了DREAM Challenge 單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組挑戰(zhàn)賽和多靶點藥物預(yù)測挑戰(zhàn)賽的比賽結(jié)果。上海科技大學(xué)和中科院上海藥物所聯(lián)合培養(yǎng)的博士研究生熊招平以總分28分的最高分獲得多靶點藥物預(yù)測挑戰(zhàn)賽冠軍,指導(dǎo)老師是來自中國科學(xué)院上海藥物研究所的蔣華良院士和鄭明月研究員。

多靶點藥物,是指同時作用于疾病相關(guān)網(wǎng)絡(luò)中多個靶點的藥物。多年來,一些科研人員認(rèn)為多靶點作用就意味著選擇性差,更加傾向于開發(fā)作用于單一靶點的高特異性藥物。然而,人體是一個有機(jī)整體,很多疾病必須要同時精細(xì)調(diào)控多個靶點才能得到控制。這種背景下通過調(diào)控多個靶點發(fā)揮作用的藥物不是選擇性低,而是選擇性更高,作用更精準(zhǔn),即一定要作用于某些靶點,而又一定不能作用于另外一些靶點。以針對多靶點設(shè)計的蛋白激酶抑制劑PP121為例,該化合物不僅可以靶向酪氨酸激酶,還可以阻斷mTOR和PI3K之間的負(fù)反饋通路,從而具有更好的協(xié)同作用。目前已發(fā)現(xiàn)有多種靶向激酶抗腫瘤藥物的臨床療效與其多向藥理學(xué)作用相關(guān)。然而,目前大多數(shù)激酶抑制劑通過與激酶高度保守的ATP結(jié)合口袋結(jié)合發(fā)揮作用,選擇性低且易于產(chǎn)生毒副作用。因此,開發(fā)新型、有效和安全的激酶抑制劑,需要實現(xiàn)化合物多向藥理和選擇性的均衡,這是十分具有挑戰(zhàn)性的。

在本次比賽中,要求選手利用私有和公開的生物活性數(shù)據(jù),找到對幾個特定蛋白靶點有活性,但對另外幾個靶點不能有活性的化合物,也就是要求化合物具有高度精準(zhǔn)的多靶點選擇性。為了對算法進(jìn)行客觀驗證,比賽組織方要求找出的化合物是ZINC15數(shù)據(jù)庫中可購買的化合物,之后賽方會根據(jù)參賽者提交的算法創(chuàng)新性和可擴(kuò)展性,以及化合物結(jié)構(gòu)的新穎性來選擇性地購買化合物樣品進(jìn)行生物活性測試。最后根據(jù)第三方的實驗測試結(jié)果給參賽者打分。熊招平在甲狀腺髓樣瘤和tau蛋白神經(jīng)退行性模型兩項任務(wù)中均斬獲全場最高分,從190個參賽隊伍中脫穎而出。

據(jù)悉,這次挑戰(zhàn)賽中并不是所有靶點蛋白都有被解析的三維結(jié)構(gòu),熊招平發(fā)揮中國科學(xué)院上海藥物研究所藥物設(shè)計與發(fā)現(xiàn)中心長期積累的基礎(chǔ)優(yōu)勢以及團(tuán)隊最近發(fā)展的將人工智能處理自然語言等序列類型數(shù)據(jù)的創(chuàng)新方法,對靶點蛋白進(jìn)行編碼,并利用最新的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理對小分子圖結(jié)構(gòu)建模,最終生成一個端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,該AI模型不需要像傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行人工特征選取,從而使模型具有很高的擴(kuò)展性和預(yù)測能力。這一結(jié)果也表明人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在提高創(chuàng)新藥物研發(fā)效率方面的巨大潛力。

熊招平的導(dǎo)師之一蔣華良院士說:人工智能正成為藥物研發(fā)的重工具,上海藥物研究所多年前已布局這一研究方向,并與化學(xué)生物學(xué)、DNA編碼庫等新技術(shù)以及傳統(tǒng)藥理學(xué)和藥物化學(xué)結(jié)合,在提高藥物研發(fā)效率方面已經(jīng)取得了較大的進(jìn)展。

據(jù)悉,該大賽是國際計算生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域歷史最悠久也最有影響力的算法挑戰(zhàn)賽。從2006年開始,每年一屆,已經(jīng)舉辦了12屆,贏得比賽的參賽者會被邀請到次年由國際計算生物學(xué)會舉辦的RECOMB計算生物大會作口頭匯報。該比賽由美國哥倫比亞大學(xué)的Gustavo Stolovitzky 和Andrea Califano教授發(fā)起,每一屆會由不同的比賽組織方開放自己的私有數(shù)據(jù)、設(shè)計不同主題的任務(wù)由參賽者建模預(yù)測。這些任務(wù)都是當(dāng)時最新最緊迫的科學(xué)問題,如轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點預(yù)測,體細(xì)胞突變識別算法,疾病模塊預(yù)測,腫瘤病人生存期預(yù)測,帕金森動作體態(tài)模式識別,阿爾茲海默癥生物標(biāo)志物預(yù)測,乳房X片識別,腫瘤蛋白組生物標(biāo)志物預(yù)測,細(xì)菌或病毒急性感染后動態(tài)時序性的血液生物標(biāo)志物識別等等。

【來源:快資訊】

THE END
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