人工智能与量子力学联手加速药物发现

药物发现就像拼装拼图。构成药物分子的化学物质必须与我们体内的蛋白质相匹配，以产生治疗效果。这种精确匹配的要求意味着新药的创造极其复杂且耗时。

为了加快拼图组合的过程，南方卫理公会大学的研究人员创建了SmartCADD。这是一个开源虚拟工具，结合了人工智能, 量子力学并利用计算机辅助药物设计（CADD）技术加速化学化合物的筛选，显著减少了药物发现时间线。在最近的一项研究中发表在化学信息与模建杂志研究人员展示了SmartCADD识别有前景的HIV药物候选物的能力。

这个新工具从一个起步发展起来的跨学科合作南卫理公会大学人文与科学迪德曼学院化学系和莱尔工程学院计算机科学系之间。

“亟需发现像抗生素、癌症治疗药物、抗病毒药物等新类型的药物，”南方卫理公会大学计算与理论化学组（CATCO）负责人Elfi Kraka说道。“尽管人工智能在许多领域的应用迅速发展，但在以下领域却存在使用上的迟疑：科学研究主要是由于其不透明性以及用于训练的数据质量。SmartCADD解决了这些问题，能够在一天内筛选数十亿种化学物质，这大大缩短了识别有前景的药物候选物所需的时间。"

SmartCADD的工作原理

SmartCADD结合了深度学习模型，通过过滤过程和可解释的人工智能来筛选用于发现药物线索的化学化合物数据库。该工具有两个主要组成部分：SmartCADD的管道接口，负责收集数据并运行过滤器；以及其过滤器接口，告诉系统每个过滤器应该如何工作。这些内置过滤器有助于不同阶段的化学化合物测试。它们可以帮助预测药物在体内的行为，使用二维和三维参数建模可能的药物结构，并利用一种能够解释其决策的人工智能模型。

研究人员通过三种不同的案例研究展示了SmartCADD平台，这些案例涉及用于治疗HIV的药物，发现存在于病毒中的几种蛋白质被认为是有前景的目标。SmartCADD利用MoleculeNet库的数据创建并搜索了包含8亿个化合物的数据库。化学化合物并确定了10万个化合物可能作为艾滋病药物。然后使用过滤器找到与已批准的艾滋病药物最匹配的化合物。

研究人员在研究中专注于艾滋病靶点，但他们强调SmartCADD具有 versatility，可以应用于其他药物发现管道。 （注意：“versatility”在这里可直译为“多功能性”，但更常用的中文表达是“通用性和灵活性”。根据语境，建议调整翻译以使表述更加自然。） 研究人员在研究中专注于艾滋病靶点，但他们强调SmartCADD具有高度的通用性和灵活性，可以应用于其他药物发现项目。

“这是一个用户友好的虚拟筛选平台，为研究人员提供了高度集成和灵活的框架，用于构建药物发现流水线，”莱尔工程学院计算机科学助理教授科里·克拉克（Corey Clark）及南卫理公会大学游戏厅副研究主任说道。“我们将继续推进这项工作，进一步扩展化学和机器学习的能力。该项目及其带来的机遇确实令人兴奋，我知道下一阶段将比上一阶段迈出更大的一步。”

协作使SmartCADD成为可能

该论文还强调了南卫理公会大学跨学科合作的力量。除了Kraka和Clark之外，作者还包括化学博士后研究员Ayesh Madushanka和计算机科学研究生Eli Laird。

“像药物发现这样的领域需要共同努力才能真正取得成功，”Madushanka说。“如果只有化学系参与这个项目，最终产品肯定不会是现在的样子。跨学科的合作能为同一个想法带来新的视角，有助于完善和改进它。”

莱尔德补充道：“跨学科研究对于取得真正影响现实世界的重大研究成果是绝对必要的。这是南方卫理公会大学的重点之一，也是我选择在这里攻读博士学位的主要原因。有影响力的科研不能局限于单一领域之内进行。你必须广泛地跨越各个学科来激发能够转化为真正创新的想法。突破往往发生在不同领域的交汇点上，这也是我希望我的研究定位的地方。”