Ano ang papel ng generative AI sa Pagtuklas ng Gamot?

Ano ang papel ng Generative AI sa Pagtuklas ng Gamot?

Maikling sagot: Pangunahing pinapabilis ng generative AI ang maagang pagtuklas ng gamot sa pamamagitan ng pagbuo ng mga kandidatong molekula o mga sequence ng protina, pagmumungkahi ng mga ruta ng sintesis, at pagpapakita ng mga nasusubok na hypotheses, upang ang mga koponan ay makapagpatakbo ng mas kaunting "bulag" na mga eksperimento. Pinakamahusay itong gumaganap kapag ipinatupad mo ang mga mahigpit na limitasyon at pinapatunayan ang mga output; kung tratuhin na parang isang orakulo, maaari itong maglinlang nang may kumpiyansa.

Mga pangunahing punto:

Pagpapabilis : Gamitin ang GenAI upang palawakin ang pagbuo ng ideya, pagkatapos ay paliitin ito gamit ang mahigpit na pagsasala.

Mga Limitasyon : Kinakailangan ang mga saklaw ng ari-arian, mga panuntunan sa scaffold, at mga limitasyon sa novelty bago ang pagbuo.

Pagpapatunay : Ituring ang mga output bilang mga hypotheses; kumpirmahin gamit ang mga assay at orthogonal model.

Pagsubaybay : Mga prompt sa log, mga output, at makatwirang paliwanag upang ang mga desisyon ay manatiling nauunawaan at narerepaso.

Paglaban sa maling paggamit : Pigilan ang pagtagas at labis na kumpiyansa sa pamamagitan ng pamamahala, mga kontrol sa pag-access, at pagsusuri ng tao.

Ano ang papel ng generative AI sa Pagtuklas ng Gamot? Infographic

Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:

🔗 Ang papel ng AI sa pangangalagang pangkalusugan
Paano pinapabuti ng AI ang diagnosis, mga daloy ng trabaho, pangangalaga sa pasyente, at mga resulta.

🔗 Papalitan ba ng AI ang mga radiologist?
Sinusuri kung paano pinapalakas ng automation ang radiology at kung ano ang nananatiling tao.

🔗 Papalitan ba ng AI ang mga doktor?
Isang tapat na pagtingin sa epekto ng AI sa mga trabaho at kasanayan ng mga doktor.

🔗 Pinakamahusay na mga kagamitan sa laboratoryo ng AI para sa pagtuklas ng agham
Mga nangungunang kagamitan sa laboratoryo ng AI para mapabilis ang mga eksperimento, pagsusuri, at pagtuklas.

Ang papel ng generative AI sa Drug Discovery, sa isang hininga lang 😮💨

Ang Generative AI ay tumutulong sa mga drug team na lumikha ng mga kandidatong molekula, mahulaan ang mga katangian, magmungkahi ng mga pagbabago, magmungkahi ng mga ruta ng sintesis, galugarin ang mga biyolohikal na hypotheses, at i-compress ang mga iteration cycle - lalo na sa maagang pagtuklas at pag-optimize ng lead. Nature 2023 (pagsusuri sa pagtuklas ng ligand) Pagsusuri sa Elsevier 2024 (mga generative na modelo sa de novo na disenyo ng gamot)

At oo, maaari rin itong lumikha ng mga kalokohan nang may kumpiyansa. Bahagi iyon ng kasunduan. Parang isang masigasig na intern na may rocket engine. Gabay ng mga clinician (panganib ng halusinasyon) npj Digital Medicine 2025 (balangkas ng halusinasyon + kaligtasan)

Bakit mas mahalaga ito kaysa sa inaamin ng mga tao 💥

Maraming gawaing pagtuklas ang "paghahanap." Paghahanap sa espasyong kemikal, paghahanap sa biyolohiya, literatura sa paghahanap, paghahanap sa mga ugnayan ng istruktura-tungkulin. Ang problema ay ang espasyong kemikal ay… halos walang hanggan. Mga Salaysay ng Pananaliksik sa Kemikal 2015 (espasyo ng kemikal) Irwin & Shoichet 2009 (iskala ng espasyong kemikal)

Maaari kang gumugol ng maraming buhay sa pagsubok lamang ng mga "makatwirang" baryasyon.

Binabago ng Generative AI ang daloy ng trabaho mula sa:

  • "Subukan natin kung ano ang maiisip natin"

sa:

  • "Bumuo tayo ng mas malaki at mas matalinong hanay ng mga opsyon, pagkatapos ay subukan ang mga pinakamahusay"

Hindi ito tungkol sa pag-aalis ng mga eksperimento. Ito ay tungkol sa pagpili ng mas mahuhusay na mga eksperimento . 🧠 Nature 2023 (pagsusuri sa pagtuklas ng ligand)

Gayundin, at hindi ito gaanong napag-uusapan, nakakatulong ito sa mga pangkat na mag-usap sa iba't ibang disiplina . Ang mga chemist, biologist, DMPK, computational scientist… lahat ay may iba't ibang mental model. Ang isang disenteng generative system ay maaaring magsilbing isang shared sketchpad. Pagsusuri sa Frontiers in Drug Discovery 2024

Ano ang bumubuo sa isang mahusay na bersyon ng generative AI para sa pagtuklas ng gamot? ✅

Hindi lahat ng generative AI ay pantay-pantay. Ang isang "magandang" bersyon para sa larangang ito ay hindi gaanong tungkol sa mga magarbong demo at higit pa tungkol sa hindi seksing pagiging maaasahan (ang hindi seksing ay isang birtud dito). Nature 2023 (pagsusuri sa pagtuklas ng ligand)

Ang isang mahusay na generative AI setup ay karaniwang may:

Kung hindi kayang harapin ng iyong generative AI ang mga limitasyon, isa lamang itong novelty generator. Masaya sa mga party. Hindi gaanong masaya sa isang programa ng droga.

Kung saan naaangkop ang generative AI sa pipeline ng pagtuklas ng gamot 🧭

Narito ang simpleng mental map. Ang generative AI ay maaaring mag-ambag sa halos bawat yugto, ngunit ito ay pinakamahusay na gumaganap kung saan ang iterasyon ay magastos at ang espasyo ng hypothesis ay napakalawak. Nature 2023 (pagsusuri sa pagtuklas ng ligand)

Mga karaniwang punto ng pakikipag-ugnayan:

Sa maraming programa, ang pinakamalaking panalo ay nagmumula sa pagsasama ng daloy ng trabaho , hindi sa pagiging "henyo" ng iisang modelo. Ang modelo ay ang makina - ang pipeline ay ang kotse. Nature 2023 (pagsusuri sa pagtuklas ng ligand)

Talahanayan ng Paghahambing: mga sikat na pamamaraan ng generative AI na ginagamit sa pagtuklas ng gamot 📊

Medyo hindi perpekto ang mesa, dahil medyo hindi perpekto ang totoong buhay.

Kasangkapan / Pamamaraan Pinakamahusay para sa (madla) Presyo lang Bakit ito gumagana (at kailan hindi)
Mga de novo molecule generator (SMILES, mga graph) Med chem + comp chem $$-$$$ Mahusay sa mabilis na paggalugad ng mga bagong analog 😎 - ngunit kayang maglabas ng mga hindi matatag na hindi akma. REINVENT 4 GENTRL (Nature Biotech 2019)
Mga tagalikha ng protina / istruktura Mga pangkat ng biyolohikal, istruktural na biyolohiya $$$ Nakakatulong sa pagmumungkahi ng mga sequence + structure - ngunit ang "mukhang posible" ay hindi katulad ng "gumagana" AlphaFold (Nature 2021) RFdiffusion (Nature 2023)
Disenyo ng molekular na istilo ng pagsasabog Mga advanced na ML team $$-$$$$ Malakas sa constraint conditioning at diversity - ang setup ay maaaring... isang buong bagay JCIM 2024 (mga modelo ng diffusion) Pagsusuri sa diffusion ng PMC 2025
Mga copilot sa paghula ng ari-arian (QSAR + GenAI combo) DMPK, mga pangkat ng proyekto $$ Maganda para sa triage at ranking - masama kung ituturing na parang walang kwenta 😬 OECD (applicability domain) ADMETlab 2.0
Mga tagaplano ng retrosintesis Kemikal na proseso, CMC $$-$$$ Pinapabilis ang pag-iisip ng ruta - kailangan pa rin ng mga tao para sa posibilidad at kaligtasan AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP)
Mga multimodal lab copilot (teksto + datos ng assay) Mga pangkat ng pagsasalin $$$ Nakatutulong para sa paghila ng mga signal sa mga dataset - madaling kapitan ng labis na kumpiyansa kung ang data ay sira-sira Nature 2024 (mga batch effect sa cell imaging) npj Digital Medicine 2025 (multimodal sa biotech)
Mga katulong sa panitikan at hipotesis Lahat, sa pagsasagawa $ Nakakabawas nang malaki sa oras ng pagbabasa - ngunit ang mga halusinasyon ay maaaring madulas, tulad ng pagkawala ng medyas. Mga Pattern 2025 (LLM sa pagtuklas ng gamot) Gabay ng mga clinician (mga halusinasyon)
Mga pasadyang modelo ng pundasyon na gawa sa loob ng bahay Malalaking parmasyutiko, mga biotech na mahusay ang pondo $$$$ Pinakamahusay na kontrol + integrasyon - mahal din at mabagal itayo (paumanhin, totoo ito) Pagsusuri sa Frontiers in Drug Discovery 2024

Mga Tala: ang presyo ay lubhang nag-iiba depende sa laki, compute, paglilisensya, at kung gusto ng iyong koponan ng "plug and play" o "gawa tayo ng sasakyang pangkalawakan."

Mas malapitang pagtingin: Generative AI para sa hit discovery at de novo na disenyo 🧩

Ito ang pangunahing gamit: bumuo ng mga kandidatong molekula mula sa simula (o mula sa isang plantsa) na tumutugma sa isang target na profile. Nature Biotechnology 2019 (GENTRL) REINVENT 4

Paano ito karaniwang gumagana sa pagsasagawa:

  1. Tukuyin ang mga limitasyon

  2. Bumuo ng mga kandidato

  3. Agresibong i-filter

  4. Pumili ng isang maliit na set para sa sintesis

    • mamimili pa rin ang mga tao, dahil minsan nakakaamoy sila ng kalokohan

Ang mahirap na katotohanan: ang halaga ay hindi lamang "mga bagong molekula." Ito ay mga bagong molekula na may katuturan para sa mga limitasyon ng iyong programa . Ang huling bahaging iyon ang lahat. Nature 2023 (pagsusuri sa pagtuklas ng ligand)

Gayundin, may kaunting pagmamalabis na darating: kapag mahusay ang pagkakagawa, parang kumuha ka ng isang pangkat ng mga walang sawang junior chemist na hindi natutulog at hindi nagrereklamo. Pero muli, hindi rin nila naiintindihan kung bakit isang bangungot ang isang partikular na estratehiya sa proteksyon, kaya... balansehin 😅.

Mas malapitang pagtingin: Pag-optimize ng lead gamit ang generative AI (multi-parameter tuning) 🎛️

Ang lead optimization ang siyang nagiging dahilan ng pagiging kumplikado ng mga pangarap.

Gusto mo:

  • pataas ang lakas

  • pataas ang selektibidad

  • pagtaas ng katatagan ng metabolismo

  • pagtaas ng solubility

  • pababa ang mga signal ng kaligtasan

  • permeability "tama lang"

  • AT maaari pa ring i-synthesize

Ito ay klasikong multi-objective optimization. Ang Generative AI ay hindi pangkaraniwang mahusay sa pagmumungkahi ng isang hanay ng mga solusyon sa tradeoff sa halip na magpanggap na mayroong isang perpektong compound. REINVENT 4 Elsevier 2024 review (mga generative na modelo)

Mga praktikal na paraan kung paano ito ginagamit ng mga koponan:

  • Mungkahing analog : “Gumawa ng 30 variant na nakakabawas ng clearance ngunit nagpapanatili ng potency”

  • Substituent scanning : guided exploration sa halip na brute-force enumeration

  • Paglukso ng scaffold : kapag ang isang core ay tumama sa isang pader (tox, IP, o stability)

  • Mga mungkahing parang paliwanag : “Ang polar group na ito ay maaaring makatulong sa solubility ngunit maaaring makapinsala sa permeability” (hindi laging tama, ngunit nakakatulong)

Isang babala: ang mga property predictor ay maaaring maging malutong. Kung ang iyong training data ay hindi tumutugma sa iyong chemical series, ang modelo ay maaaring maging kumpiyansa na mali. Parang, napakamali. At hindi ito mamumula. Mga prinsipyo ng pagpapatunay ng OECD QSAR (applicability domain) Weaver 2008 (QSAR domain of applicability)

Mas malapitang pagtingin: ADMET, toxicity, at screening na “huwag niyo namang patayin ang programa” 🧯

Sa ADMET, maraming kandidato ang tahimik na nabibigo. Hindi nalulutas ng Generative AI ang biology, ngunit maaari nitong mabawasan ang mga pagkakamaling maiiwasan. ADMETlab 2.0 Waring 2015 (attrition)

Mga karaniwang tungkulin:

  • paghula ng mga metabolic liabilities (mga lugar ng metabolismo, mga trend ng clearance)

  • pag-flag ng mga posibleng motif ng toxicity (mga alerto, mga proxy ng reactive intermediate)

  • pagtantya ng mga saklaw ng solubility at permeability

  • pagmumungkahi ng mga pagbabago upang mabawasan ang panganib ng hERG o mapabuti ang katatagan 🧪 FDA (ICH E14/S7B Q&A) EMA (ICH E14/S7B overview)

Ang pinakaepektibong padron ay may posibilidad na magmukhang ganito: gamitin ang GenAI upang magmungkahi ng mga opsyon, ngunit gumamit ng mga espesyal na modelo at eksperimento upang mapatunayan.

Ang generative AI ang ideation engine. Ang validation ay nananatili pa rin sa mga assay.

Mas malapitang pagtingin: Generative AI para sa biologics at protein engineering 🧬✨

Ang pagtuklas ng gamot ay hindi lamang maliliit na molekula. Ang generative AI ay ginagamit din para sa:

Ang pagbuo ng protina at sequence ay maaaring maging makapangyarihan dahil ang "wika" ng mga sequence ay nakakagulat na mahusay na tumutugma sa mga pamamaraan ng ML. Ngunit narito ang kaswal na pagbabalik-tanaw: maayos itong tumutugma… hanggang sa hindi ito. Dahil ang immunogenicity, expression, glycosylation patterns, at mga limitasyon sa developability ay maaaring maging brutal. AlphaFold (Nature 2021) ProteinGenerator (Nat Biotech 2024)

Kaya, ang pinakamahusay na mga setting ay kinabibilangan ng:

  • mga filter ng kakayahang umunlad

  • pagmamarka ng panganib sa immunogenicity

  • mga limitasyon sa paggawa

  • mga wet lab loop para sa mabilis na pag-ulit 🧫

Kung lalaktawan mo ang mga iyon, makakakuha ka ng isang napakagandang sequence na kumikilos tulad ng isang diva sa produksyon.

Mas malapitang pagtingin: Pagpaplano ng sintesis at mga mungkahi sa retrosintesis 🧰

Ang generative AI ay palihim ding pumapasok sa mga operasyon ng kimika, hindi lamang sa pagbuo ng ideya ng molekula.

Ang mga tagaplano ng retrosynthesis ay maaaring:

  • magmungkahi ng mga ruta patungo sa isang target na compound

  • magmungkahi ng mga panimulang materyales na mabibili sa merkado

  • i-ranggo ang mga ruta ayon sa bilang ng hakbang o pinaghihinalaang posibilidad

  • tulungan ang mga chemist na mabilis na maalis ang mga ideyang "cute ngunit imposible" AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP)

Makakatipid ito ng totoong oras, lalo na kapag ginalugad mo ang maraming kandidatong istruktura. Gayunpaman, mahalaga ang mga tao rito dahil:

  • mga pagbabago sa pagkakaroon ng reagent

  • totoo ang mga alalahanin sa kaligtasan at laki

  • may mga hakbang na mukhang maayos sa papel pero paulit-ulit na nabibigo

Isang metapora na hindi perpekto, pero gagamitin ko pa rin ito: retrosynthesis. Ang AI ay parang GPS na halos tama, maliban kung minsan ay dinadala ka nito sa isang lawa at iginigiit na ito ay isang shortcut. 🚗🌊 Coley 2017 (computer-assisted retrosynthesis)

Datos, mga modelong multimodal, at ang magulong realidad ng mga laboratoryo 🧾🧪

Mahilig sa data ang Generative AI. Gumagawa ng data ang mga laboratoryo. Sa papel, parang simple lang iyan.

Ha. Hindi.

Ang totoong datos ng laboratoryo ay:

Maaaring pagsamahin ng mga multimodal generative system ang:

Kapag gumana ito, kahanga-hanga ito. Maaari kang tumuklas ng mga hindi halatang pattern at magmungkahi ng mga eksperimento na maaaring hindi makita ng isang espesyalista.

Kapag nabigo ito, tahimik itong nabibigo. Hindi nito isinasara ang pinto. Tinutulak ka lang nito patungo sa isang kumpiyansa at maling konklusyon. Kaya naman hindi opsyonal ang pamamahala, pagpapatunay, at pagsusuri ng domain. Gabay ng mga clinician (mga halusinasyon) npj Digital Medicine 2025 (balangkas ng halusinasyon + kaligtasan)

Mga panganib, limitasyon, at ang seksyong “huwag magpaloko sa matatas na output” ⚠️

Kung isa lang ang natatandaan mo, tandaan ito: ang generative AI ay mapanghikayat. Maaari itong tumunog nang tama habang mali. Gabay ng mga clinician (mga halusinasyon)

Mga pangunahing panganib:

Mga pagpapagaan na nakakatulong sa pagsasagawa:

  • panatilihin ang mga tao sa siklo ng desisyon

  • mga prompt at output ng log para sa traceability

  • patunayan gamit ang mga orthogonal na pamamaraan (mga assay, alternatibong modelo)

  • awtomatikong ipatupad ang mga limitasyon at filter

  • ituring ang mga output bilang mga hypotheses, hindi bilang mga katotohanan. Patnubay ng OECD QSAR

Ang Generative AI ay isang power tool. Hindi ka ginagawang karpintero ng mga power tool… mas mabilis lang silang magkamali kung hindi mo alam ang ginagawa mo.

Paano ginagamit ng mga koponan ang generative AI nang walang kaguluhan 🧩🛠️

Madalas na gustong gamitin ito ng mga koponan nang hindi ginagawang isang science fair ang organisasyon. Ganito ang hitsura ng praktikal na landas sa pag-aampon:

Gayundin, huwag maliitin ang kultura. Kung pakiramdam ng mga chemist ay itinutulak sila ng AI, hindi nila ito papansinin. Kung makakatipid ito sa kanila ng oras at igagalang ang kanilang kadalubhasaan, mabilis nila itong ia-adaptar. Nakakatawa ang mga tao sa ganoong paraan 🙂.

Ano ang papel ng generative AI sa Drug Discovery kapag nag-zoom out ka? 🔭

Kung isasaalang-alang nang mas detalyado, ang papel ay hindi "palitan ang mga siyentipiko." Ito ay "palawakin ang bandwidth ng agham." Nature 2023 (pagsusuri sa pagtuklas ng ligand)

Nakakatulong ito sa mga koponan:

  • galugarin ang higit pang mga hipotesis bawat linggo

  • magmungkahi ng mas maraming kandidatong istruktura bawat siklo

  • unahin ang mga eksperimento nang mas matalino

  • i-compress ang mga loop ng iterasyon sa pagitan ng disenyo at pagsubok

  • magbahagi ng kaalaman sa iba't ibang silo. Mga Pattern 2025 (LLM sa pagtuklas ng gamot)

At marahil ang pinaka-minor na bahagi: nakakatulong ito sa iyo na hindi sayangin ang magastos na pagkamalikhain ng tao sa mga paulit-ulit na gawain. Dapat iniisip ng mga tao ang mekanismo, estratehiya, at interpretasyon - hindi ang paggugol ng mga araw sa paggawa ng mga listahan ng variant nang mano-mano. Nature 2023 (pagsusuri sa pagtuklas ng ligand)

Kaya oo, ang papel ng generative AI sa Drug Discovery ay isang accelerator, isang generator, isang filter, at kung minsan ay isang tagalikha ng problema. Ngunit isang mahalagang papel.

Pangwakas na buod 🧾✅

Ang generative AI ay nagiging isang pangunahing kakayahan sa modernong pagtuklas ng gamot dahil maaari itong makabuo ng mga molekula, hypotheses, sequences, at ruta nang mas mabilis kaysa sa mga tao - at makakatulong ito sa mga pangkat na pumili ng mas mahuhusay na eksperimento. Pagsusuri sa Frontiers in Drug Discovery 2024 Nature 2023 (pagsusuri sa pagtuklas ng ligand)

Mga bullet ng buod:

Kung ituturing mo itong parang isang kolaborator - hindi isang orakulo - tunay nitong mapauunlad ang mga programa. At kung ituturing mo itong parang isang orakulo... baka masundan mo ulit ang GPS na iyon papunta sa lawa. 🚗🌊

Mga Madalas Itanong

Ano ang papel ng generative AI sa pagtuklas ng gamot?

Pangunahing pinapalawak ng Generative AI ang funnel ng ideya sa maagang pagtuklas at lead optimization sa pamamagitan ng pagmumungkahi ng mga kandidatong molekula, mga sequence ng protina, mga ruta ng synthesis, at mga biological hypotheses. Ang halaga ay mas mababa sa "palitan ang mga eksperimento" at mas "pumili ng mas mahusay na mga eksperimento" sa pamamagitan ng pagbuo ng maraming opsyon at pagkatapos ay mahusay na pag-filter. Pinakamahusay itong gumagana bilang isang accelerator sa loob ng isang disiplinadong daloy ng trabaho, hindi bilang isang standalone na tagagawa ng desisyon.

Saan pinakamahusay na gumaganap ang generative AI sa pipeline ng pagtuklas ng gamot?

Ito ay may posibilidad na maghatid ng pinakamalaking halaga kung saan malawak ang espasyo ng hypothesis at mahal ang iteration, tulad ng hit identification, de novo design, at lead optimization. Ginagamit din ito ng mga team para sa ADMET triage, mga mungkahi sa retrosynthesis, at suporta sa literatura o hypothesis. Ang pinakamalaking pakinabang ay karaniwang nagmumula sa pagsasama ng generation na may mga filter, scoring, at human review sa halip na umasa na ang isang modelo ay "matalino."

Paano ka nagtatakda ng mga limitasyon upang ang mga generative model ay hindi makagawa ng mga walang silbi na molekula?

Isang praktikal na pamamaraan ang pagtukoy sa mga limitasyon bago ang pagbuo ng: mga saklaw ng ari-arian (tulad ng mga target na solubility o logP), mga panuntunan sa scaffold o substructure, mga tampok ng binding-site, at mga limitasyon sa novelty. Pagkatapos ay ipatupad ang mga filter ng medicinal chemistry (kabilang ang mga PAINS/reactive group) at mga pagsusuri sa synthesizability. Ang pagbuo ng constraint-first ay lalong nakakatulong sa disenyo ng molekular na istilo ng diffusion at mga framework tulad ng REINVENT 4, kung saan maaaring i-encode ang mga layuning multi-objective.

Paano dapat patunayan ng mga pangkat ang mga output ng GenAI upang maiwasan ang mga halusinasyon at labis na kumpiyansa?

Ituring ang bawat output bilang isang hipotesis, hindi isang konklusyon, at patunayan gamit ang mga assay at orthogonal na modelo. Ipares ang pagbuo ng mga resulta sa agresibong pagsala, pag-dock o pagmamarka kung saan naaangkop, at mga pagsusuri sa applicability-domain para sa mga predictor na istilo ng QSAR. Gawing nakikita ang kawalan ng katiyakan kung maaari, dahil ang mga modelo ay maaaring may kumpiyansang magkamali sa out-of-distribution chemistry o mga hindi matatag na biological claim. Ang pagsusuring human-in-the-loop ay nananatiling isang pangunahing tampok sa kaligtasan.

Paano mo maiiwasan ang pagtagas ng datos, panganib ng IP, at mga "memorized" na output?

Gumamit ng mga kontrol sa pamamahala at pag-access upang ang mga sensitibong detalye ng programa ay hindi basta-basta mailagay sa mga prompt, at i-log ang mga prompt/output para sa auditability. Ipatupad ang mga pagsusuri sa novelty at similarity upang ang mga nabuong kandidato ay hindi masyadong malapit sa mga kilalang compound o protektadong rehiyon. Panatilihin ang malinaw na mga patakaran tungkol sa kung anong data ang pinapayagan sa mga panlabas na sistema, at mas gusto ang mga kontroladong kapaligiran para sa gawaing may mataas na sensitivity. Ang pagsusuri ng tao ay nakakatulong na maagang matukoy ang mga "masyadong pamilyar" na mungkahi.

Paano ginagamit ang generative AI para sa lead optimization at multi-parameter tuning?

Sa lead optimization, mahalaga ang generative AI dahil maaari itong magmungkahi ng maraming tradeoff solution sa halip na habulin ang isang "perpektong" compound. Kasama sa mga karaniwang workflow ang analog suggestion, guided substituent scanning, at scaffold hopping kapag ang potency, tox, o IP constraints ay humaharang sa progreso. Ang mga property predictor ay maaaring maging malutong, kaya karaniwang niraranggo ng mga team ang mga kandidato na may maraming modelo at pagkatapos ay kinukumpirma ang pinakamahusay na mga opsyon sa pamamagitan ng eksperimento.

Makakatulong din ba ang generative AI sa biologics at protein engineering?

Oo - ginagamit ito ng mga pangkat para sa pagbuo ng sequence ng antibody, mga ideya sa affinity maturation, mga pagpapabuti sa katatagan, at paggalugad ng enzyme o peptide. Ang pagbuo ng protina/sequence ay maaaring magmukhang kapani-paniwala kahit hindi ito maaaring paunlarin, kaya mahalagang maglapat ng mga filter para sa developability, immunogenicity, at manufacturability. Ang mga kagamitang pang-estruktura tulad ng AlphaFold ay maaaring sumuporta sa pangangatwiran, ngunit ang "kapani-paniwalang istraktura" ay hindi pa rin patunay ng ekspresyon, paggana, o kaligtasan. Ang mga wet-lab loop ay nananatiling mahalaga.

Paano sinusuportahan ng generative AI ang pagpaplano ng synthesis at retrosynthesis?

Ang mga tagaplano ng retrosynthesis ay maaaring magmungkahi ng mga ruta, panimulang materyales, at pagraranggo ng ruta upang mapabilis ang pagbuo ng ideya at mabilis na maalis ang mga hindi magagawang landas. Ang mga kagamitan at pamamaraan tulad ng pagpaplano na istilo ng AiZynthFinder ay pinakaepektibo kapag ipinares sa mga pagsusuri sa pagiging posible sa totoong mundo mula sa mga chemist. Ang pagkakaroon, kaligtasan, mga limitasyon sa pagpapalawak ng saklaw, at "mga reaksyon sa papel" na nabibigo sa pagsasagawa ay nangangailangan pa rin ng paghatol ng tao. Sa ganitong paraan, nakakatipid ito ng oras nang hindi nagkukunwaring nalutas na ang kimika.

Mga Sanggunian

  1. Kalikasan - Pagsusuri sa pagtuklas ng Ligand (2023) - nature.com

  2. Bioteknolohiya ng Kalikasan - GENTRL (2019) - nature.com

  3. Kalikasan - AlphaFold (2021) - nature.com

  4. Kalikasan - RFdiffusion (2023) - nature.com

  5. Bioteknolohiya ng Kalikasan - ProteinGenerator (2024) - nature.com

  6. Komunikasyon sa Kalikasan - Mga epekto ng batch sa cell imaging (2024) - nature.com

  7. npj Digital Medicine - Balangkas ng Halusinasyon + Kaligtasan (2025) - nature.com

  8. npj Digital Medicine - Multimodal sa biotech (2025) - nature.com

  9. Agham - ProteinMPNN (2022) - science.org

  10. Mga Pattern ng Cell - Mga LLM sa pagtuklas ng gamot (2025) - cell.com

  11. ScienceDirect (Elsevier) - Mga modelong generative sa de novo na disenyo ng gamot (2024) - sciencedirect.com

  12. ScienceDirect (Elsevier) - Vogt (2023): mga alalahanin sa pagiging bago/natatangi - sciencedirect.com

  13. Pagsusuri ng Imaheng Medikal (ScienceDirect) - Multimodal AI sa medisina (2025) - sciencedirect.com

  14. PubMed Central - Gabay ng mga clinician (panganib ng halusinasyon) - nih.gov

  15. Mga Salaysay ng Pananaliksik sa Kemikal (Mga Publikasyon ng ACS) - Ekspasyong Kemikal (2015) - acs.org

  16. PubMed Central - Irwin & Shoichet (2009): iskala ng kemikal na espasyo - nih.gov

  17. Mga Hangganan sa Pagtuklas ng Droga (PubMed Central) - Pagsusuri (2024) - nih.gov

  18. Journal of Chemical Information and Modeling (ACS Publications) - Mga modelo ng pagsasabog sa de novo na disenyo ng gamot (2024) - acs.org

  19. PubMed Central - REINVENT 4 (bukas na balangkas) - nih.gov

  20. PubMed Central - ADMETlab 2.0 (mahalaga ang maagang ADMET) - nih.gov

  21. OECD - Mga Prinsipyo para sa Pagpapatunay para sa mga Layuning Pangregulasyon ng mga Modelo ng (Q)SAR - oecd.org

  22. OECD - Dokumento ng gabay sa pagpapatunay ng mga modelo ng (Q)SAR - oecd.org

  23. Mga Salaysay ng Pananaliksik sa Kemikal (Mga Publikasyon ng ACS) - Pagpaplano ng sintesis na tinutulungan ng computer / CASP (Coley, 2018) - acs.org

  24. ACS Central Science (ACS Publications) - Retrosynthesis na tinutulungan ng computer (Coley, 2017) - acs.org

  25. PubMed Central - AiZynthFinder (2020) - nih.gov

  26. PubMed - Lipinski: Konteksto ng Panuntunan ng 5 - nih.gov

  27. Journal ng Medicinal Chemistry (ACS Publications) - Baell at Holloway (2010): MGA SAKIT - acs.org

  28. PubMed - Waring (2015): attrisyon - nih.gov

  29. PubMed - Rives (2021): mga modelo ng wika ng protina - nih.gov

  30. PubMed Central - Leek et al. (2010): mga epekto ng batch - nih.gov

  31. PubMed Central - Pagsusuri sa Difusyon (2025) - nih.gov

  32. FDA - E14 at S7B: klinikal at di-klinikal na pagsusuri ng pagpapahaba ng pagitan ng QT/QTc at potensyal na proarrhythmic (Q&A) - fda.gov

  33. Ahensya ng mga Gamot sa Europa - Pangkalahatang-ideya ng gabay ng ICH E14/S7B - europa.eu

  34. USENIX - Carlini et al. (2021): pagkuha ng datos ng pagsasanay mula sa mga modelo ng wika - usenix.org

  35. Unibersidad ng Edinburgh – Mga Serbisyo sa Pananaliksik na Digital - Mapagkukunan para sa elektronikong kuwaderno sa laboratoryo (ELN) - ed.ac.uk

  36. ScienceDirect (Elsevier) - Weaver (2008): Saklaw ng kakayahang magamit ng QSAR - sciencedirect.com

Hanapin ang Pinakabagong AI sa Opisyal na Tindahan ng AI Assistant

Tungkol sa Amin

Balik sa blog