提供了用于过滤人工智能(AI)设计的分子以进行实验室测试的技术。计算机实现的方法可以包括通过可操作地耦合到处理器的系统，基于使用一种或多种分类器对AI设计的分子进行分类，从AI设计的分子的组中选择AI设计的分子的第一亚组作为候选药剂。所述方法还包括通过所述系统，基于使用一个或多个计算机模拟对所述候选药剂与一种或多种生物靶标之间的分子相互作用的评估，选择所述候选药剂的第二亚组用于湿式实验室测试。于湿式实验室测试。于湿式实验室测试。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】过滤人工智能设计的分子以进行实验室测试
[0001]本申请涉及人工智能(AI)设计的分子，更具体而言，涉及用于过滤AI设计的分子以进行实验室测试的技术。
技术实现思路
[0002]以下呈现了概述以提供对本公开的一个或多个实施例的基本理解。本概述不旨在标识关键或重要元素，也不旨在描绘特定实施例的任何范围或权利要求的任何范围。其唯一目的是以简化形式呈现概念，作为稍后呈现的更详细描述的序言。在本文所述的一个或多个实施例中，描述了用于过滤AI设计的分子以进行实验室测试的装置、系统、计算机实现的方法和/或计算机程序产品。
[0003]根据实施例，计算机实施的方法可以包括通过与处理器有效连接的系统，基于使用一种或多种分类器对人工智能(AI)设计的分子进行分类，从AI设计的分子的组中选择AI设计的分子的第一亚组作为候选药剂。所述方法还包括通过所述系统，基于使用一种或多种计算机模拟对所述候选药剂与一种或多种生物靶标(biological target)之间的分子相互作用的评估，选择所述候选药剂的第二亚组用于湿式实验室测试。
[0004]在一些实施例中，所述一种或多种分类器包括一个或多个神经网络或机器学习模型，所述模型基于人工智能(AI)设计的分子序列将所述AI设计的分子分类为具有或不具有靶标药剂(a target pharmaceutical agent)的一个或多个限定特征。利用这些实现，可以基于具有一个或多个限定特征的第一亚组来选择第一亚组。第二亚组还可以基于在一种或多种计算机模拟中显示一个或多个靶分子(target molecula)相互作用特征的第二亚组来选择。
[0005]在一个或多个实施例中，候选药剂可以包括候选抗微生物剂。在这些实施方案中，所述分类包括通过所述系统确定人工智能(AI)设计的分子是否为以下中的至少一种：抗微生物肽(AMP)，广谱抗微生物、无毒、有效的或结构化的。所述方法可进一步包括通过所述系统使用所述一个或多个计算机模拟来评估所述候选抗微生物剂与包含一种或多种脂质的模型脂质双层或病原体的另一种细胞组分以及力场之间的相互作用倾向，其中选择所述第二亚组包括基于所述第二亚组表现出限定水平的所述相互作用倾向来选择所述第二亚组。
[0006]在这些实施例的一些实施例中，所述方法可进一步包括通过所述系统使用初始计算机模拟以使具有有效和无活性序列的测试蛋白质与包含一个或多个脂质的模型脂质双层或病原体的另一种细胞组分以及场力相互作用，并基于所述初始计算机模拟，通过所述系统选择源自所述模型细菌双层的与抗微生物活性相关的一个或多个特征。该方法进一步包括通过系统基于候选抗微生物剂是否表现出使用一个或多个计算机模拟所确定的一个或多个特征来评估候选抗微生物剂以包括在第二亚组中。
[0007]在AI设计的分子旨在作为抗微生物剂的多种实施例中，湿式实验室测试可包括以下至少一种：测试第二亚组抗一个或多个革兰氏阳性细菌或另一种类型的病原体，测试第二亚组抗一种或多种革兰氏阴性细菌或另一种类型的病原体，测试第二亚组的体外毒性，
或测试第二亚组的体内毒性。
[0008]在一些实施例中，结合所公开的系统描述的元件可以以不同的形式体现，诸如计算机系统、计算机程序产品或另一形式。
附图说明
[0009]图1示出了根据一个或多个实施例的用于过滤人工智能(AI)设计的分子候选的示例性流水线的高级流程图。
[0010]图2示出了根据一个或多个实施例的便于过滤AI设计的分子以进行湿式实验室测试的示例性非限制性系统200的框图。
[0011]图3A和3B示出了根据一个或多个实施例的示例性基于试探法的筛选组件的框图。
[0012]图4提供了根据一个或多个实施例的表示候选抗微生物肽(AMP)的示例试探分类结果的表。
[0013]图5A和5B示出了根据一个或多个实施例的示例性基于模拟的筛选组件的框图。
[0014]图6提供了根据一个或多个实施例的AMP的粗粒度分子动力学模拟的快照。
[0015]图7提供了根据一个或多个实施例的表示候选AMP的示例仿真结果的表。
[0016]图8呈现了根据一个或多个实施例的示例混淆矩阵。
[0017]图9示出了根据一个或多个实施例的用于过滤AI设计的分子以进行实验室测试的示例性、非限制性的计算机实现的方法的高级流程图。
[0018]图10示出了根据一个或多个实施方式的过滤候选AI设计的抗微生物分子以进行实验室测试的示例性、非限制性的计算机实施的方法的高级流程图。
[0019]图11提供了一个表，该表显示了使用所公开的过滤技术从一组约100,000个AI设计的候选肽中鉴定的前20个候选AMP的实际模拟结果。
[0020]图12示出了其中可便于此处所描述的一个或多个实施例的示例、非限制性操作环境的框图。
具体实施方式
[0021]以下详细描述仅是说明性的，并且不旨在限制实施例和/或实施例的应用或使用。此外，并不意图被前面的
或
技术实现思路
部分或具体实施方式部分中呈现的任何明示或暗示的信息所限制。
[0022]机器学习(ML)和人工智能(AI)已经越来越多地用于新的分子设计，特别是关于设计新的药物。然而，当使用ML/AI用于新药物发现时存在许多问题。例如，由于不平衡的类别和噪声和/或稀疏的标记，许多ML/AI分子设计技术产生太多的候选者，以至于不能使用湿式实验室实验进行合理评估。例如，一些ML/AI分子设计方法可产生数千至数十万个候选者。目前，在湿式实验室环境中合成和测试单个候选物的最小成本在三到五千美元之间。此外，在湿式实验室中合成和测试甚至仅20个候选物的平均时间为约一个月。因此，使用ML和AI的新药和其它新分子的开发受到这种非常昂贵和耗时的流水线的显著阻碍。
[0023]所公开的主题涉及用于有效地过滤AI设计的分子以进行湿式实验室测试的系统、计算机实施的方法和/或计算机程序产品。AI设计的分子可包括具有针对各种靶标类型(target class)的特定性质的各种类型的药物以及设计用于非药理学用途的新分子。所公
开的技术可用于显著减少用于湿式实验室测试的可行候选物的数量(例如，从约10万个候选者至约20个候选者)，同时还确保湿式实验室测试中的相对高的成功率(例如，至少10％的成功率)。在一个或多个实施例中，过滤过程涉及基于启发式的筛选过程，随后是计算机相似性筛选过程。
[0024]在一个或多个实施例中，基于启发式的筛选过程涉及开发和/或应用一种或多种分类模型/算法(本文也称为“分类器”)以基于对其各自的分子序列(例如，蛋白质序列、遗传/核苷酸序列、聚合物序列等)和/或其化学结构的分析来确定或推断初始候选物中的每一个(或在些实现中，一个或多个)是否具有一个或多个限定的靶标特征(即，感兴趣的特征)。基于相应候选的预期用途和/或目的来选择一个或多个限定的靶标特征，并且因此可以变化。例如，对于作为新药的AI设计的分子，可基于分子的所需生物活性选择一个或多个限定的靶标特征本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种系统，包括：存储器，其存储计算机可执行组件；处理器，其执行存储在所述存储器中的所述计算机可执行组件，其中所述计算机可执行组件包括：基于试探法的筛选组件，其使用一种或多种分类器评估人工智能(AI)设计分子的组以选择所述AI设计的分子的第一亚组作为候选药剂；以及基于模拟的筛选组件，其使用所述候选药剂与一种或多种生物靶标之间的分子相互作用的一个或多个计算机模拟来评估所述候选药剂，以选择所述候选药剂的第二亚组用于湿式实验室测试。2.如权利要求1所述的系统，其中所述一种或多种分类器包括一个或多个机器学习模型，所述机器学习模型基于所述AI设计的分子的分子序列将所述AI设计的分子分类为具有或不具有靶标药剂的一个或多个限定特征。3.如权利要求2所述的系统，其中基于试探法的筛选组件基于具有所述一个或多个限定特征的所述第一亚组选择所述第一亚组。4.如权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个计算机模拟针对所述候选药剂和所述一种或多种生物靶标采用一个或多个力场模型。5.如权利要求1所述的系统，其中所述基于模拟的筛选组件基于所述第二亚组在所述一个或多个计算机模拟中显示一个或多个靶分子相互作用特征来选择所述第二亚组。6.如权利要求1所述的系统，其中所述候选药剂包括候选抗微生物剂，并且其中所述一种或多种分类器确定所述AI设计的分子是否是以下中的至少一个：抗微生物肽、广谱抗微生物、无毒或结构化的。7.如权利要求6所述的系统，其中所述基于模拟的筛选组件采用所述一个或多个计算机模拟来评估所述候选抗微生物剂与模型脂质双层或病原体的另一种细胞组分以及力场之间的相互作用倾向。8.如权利要求7所述的系统，其中所述基于模拟的筛选组件基于表现出限定水平的相互作用倾向的所述第二亚组来选择所述候选抗微生物剂的所述第二亚组用于实验室测试。9.如权利要求6所述的系统，其中所述基于模拟的筛选组件采用初始计算机模拟来模拟具有有效和无活性序列的测试分子与模型脂质双层或病原体的另一种细胞组分之间的相互作用，并基于所述相互作用选择与抗微生物活性相关的一个或多个特征。10.如权利要求9所述的系统，其中所述基于模拟的筛选组件基于所述候选抗微生物剂是否表现出使用所述一个或多个计算机模拟所确定的所述一个或多个特征来评估候选抗微生物剂以包括在所述第二亚组中。11.如权利要求6所述的系统，其中所述湿式实验室测试包括以下中的至少一个：测试所述第二亚组对抗一种或多种病原体，所述多个病原体包括革兰氏阳性细菌和革兰氏阴性细菌；或测试所述第二亚组的毒性。12.一种方法，包括：由可操作地耦合到处理器的系统基于使用一种或多种分类器对人工智能(AI)设计分子进行分类，从所述AI设计的分子...
【专利技术属性】
技术研发人员：P，
申请(专利权)人：国际商业机器公司，
类型：发明
国别省市：
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