作者:Jiang, Xiaoying、Lu, Liuxin、Li, Junjie、Jiang, Jing、Zhang, Jiapeng、Zhou, Shengbin、Wen, Hao、Cai, Hong、Luo, Xinyu、Li, Zhen、Wang, Jiahui、Ju, Bin、Bai, Renren
DOI:10.1021/acs.jmedchem.4c00184
日期:——
Artificial intelligence (AI) de novo molecular generation provides leads with novel structures for drug discovery. However, the target affinity and synthesizability of the generated molecules present critical challenges for the successful application of AI technology. Therefore, we developed an advanced reinforcement learning model to bridge the gap between the theory of de novo molecular generation and
人工智能 (AI) 从头分子生成为药物发现提供了新颖结构的线索。然而,所生成分子的目标亲和力和可合成性对人工智能技术的成功应用提出了严峻的挑战。因此,我们开发了一种先进的强化学习模型,以弥合从头分子生成理论与药物发现的实际方面之间的差距。该模型以化学反应模板和市售构建模块为起点,采用正向反应预测来生成分子,同时进行实时对接和药物相似性预测,以确保可合成性和药物相似性。我们应用该模型设计了针对炎症相关受体CXCR4的活性分子,并根据AI提出的合成路线成功制备了它们。在随后的体外和体内测定中,几种分子表现出有效的抗 CXCR4 和抗炎活性。表现最佳的化合物XVI缓解了与炎症性肠病相关的症状,并显示出合理的药代动力学特性。