Artificial Intelligence-Assisted Optimization of Antipigmentation Tyrosinase Inhibitors: <i>De Novo</i> Molecular Generation Based on a Low Activity Lead Compound
作者:Hong Cai、Wenchao Chen、Jing Jiang、Hao Wen、Xinyu Luo、Junjie Li、Liuxin Lu、Rui Zhao、Xinhua Ni、Yinyan Sun、Jiahui Wang、Zhen Li、Bin Ju、Xiaoying Jiang、Renren Bai
DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c00091
日期:——
Artificial intelligence (AI) de novo molecular generation is a highly promising strategy in the drug discovery, with deep reinforcement learning (RL) models emerging as powerful tools. This study introduces a fragment-by-fragment growth RL forward molecular generation and optimization strategy based on a low activity lead compound. This process integrates fragment growth-based reaction templates, while
人工智能 (AI)从头分子生成是药物发现中非常有前途的策略,深度强化学习 (RL) 模型正在成为强大的工具。本研究介绍了基于低活性先导化合物的逐片段生长 RL 正向分子生成和优化策略。该过程集成了基于片段生长的反应模板,同时进行靶标对接和药物相似性预测。这种综合方法考虑了分子相似性、内部多样性、可合成性和有效性,从而提高了分子生成的质量和效率。最终生成并合成了一系列酪氨酸酶抑制剂。大多数化合物表现出比铅更好的活性,最佳候选化合物超越了曲酸的效果,并在斑马鱼模型中表现出显着的抗色素沉着活性。此外,代谢稳定性研究表明对肝脏代谢的敏感性。所提出的人工智能结构优化策略将在加速药物发现和提高传统效率方面发挥重要作用。