【公开课预告】人工智能在GPCR靶向药物设计中的应用
2021/12/30 9:00:00 生物密探
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人工智能在GPCR靶向药物设计中的应用
近些年来，很多用于药物发现的计算方法被提出并在实践中应用。随着数据的积累和机器学习方法的发展，药物设计中的计算方法逐渐发展出了一种新的范式，即深度学习方法大量应用于药物设计中。例如，循环神经网络 (RNN) 已被证明是一种以SMILES形式生成新化学结构的有效方法。
2022年的第一期钰沐菡公开课，我为大家请到了荷兰莱顿大学的刘许晗博士。刘博士即将进行博士答辩，本周末会来跟我们聊一下“人工智能在GPCR靶向药物设计中的应用”。
刘博士提出了基于RNN和强化学习的设计新药物分子的新方法 (DrugEx)。作为案例研究，刘博士应用该方法来设计针对腺苷 A2A 受体 (A2AAR) 的配体。通过与其他方法的性能比较证明， DrugEx设计的候选分子具有更大的化学多样性。
为了解决多靶点药理学问题，DrugEx 算法的2.0版更新为多目标优化以生成针对多个特定目标的药物分子。在该方法中，进化算法和Pareto优化的理念被整合到 DrugEx 中，其应用结果证明了生成的化合物对多个目标具有不同的预测选择性，具有高效和低毒性的潜力。
为了提高其通用性，DrugEx 进一步更新到3.0版，使其具有基于给定的包含多个分子片段的骨架来设计分子的能力。刘博士团队扩展了 Transformer 的架构，将每个分子作为图结构处理。在基于图的 Transformer中，编码器接收包含多个片段的骨架作为输入，其解码器输出包含基于给定骨架的图结构的分子。
为了在不同的实验和计算科学家群体之间建立密切合作，刘博士将GenUI 开发为一个可视化软件平台，可以在功能丰富的图形用户界面中集成分子生成器，并会继续升级维护该工具来促进对计算机辅助药物研发感兴趣的不同社区之间的协作。总体来说，这些研究突出了人工智能方法在药物发现中的未来可能的决定性力量。算法的开源代码公布在http://www.github.com/XuhanLiu/DrugEx/
刘许晗
荷兰莱顿大学计算药物化学博士研究生，师从Prof. Dr. Gerard P. van Westen和西安交通大学叶凯教授。研究的兴趣主要是利用人工智能，特别是深度学习和强化学习的手段来生成或优化药物分子。在Brief in Bioinformatics、Genomics, proteomics & Bioinformatics、Journal of Cheminformatics等期刊发表共计近10篇论文。目前在比利时Janssen制药公司实习。
参与方式
日期：2022年1月2日
时间：北京时间19:00
直播平台：ZOOM
会议 ID: 854 0706 8276
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