英國劍橋大學(xué)研究人員設(shè)計(jì)出一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來尋找藥物，其效率已被證明是目前行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的兩倍，有助新藥開發(fā)提速。研究成果發(fā)表在近期出版的美國《國家科學(xué)院院刊》上。

藥物發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵點(diǎn)是預(yù)測分子是否會(huì)激活一個(gè)特定的生理過程。可以通過搜索激活生理過程的分子之間共享的化學(xué)模式來建立統(tǒng)計(jì)模型，但是目前構(gòu)建這些模型的數(shù)據(jù)十分有限，因?yàn)閷?shí)驗(yàn)成本高且不清楚哪些化學(xué)模式具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。“機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)量豐富的計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域已經(jīng)取得了重大進(jìn)展。”項(xiàng)目主要負(fù)責(zé)人、劍橋大學(xué)卡文迪許實(shí)驗(yàn)室的阿法·李博士說，將其運(yùn)用到藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域，就是為了解決數(shù)據(jù)量相對有限的問題。

被稱為隨機(jī)矩陣?yán)碚摰臄?shù)學(xué)原理，給出了關(guān)于隨機(jī)和噪聲數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)特性的假定，用這一原理可以將活性和非活性分子化學(xué)特征的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，以確定哪些化學(xué)模式對于結(jié)合而言是真正重要的，哪些只是偶然的。

根據(jù)這一設(shè)想，研究團(tuán)隊(duì)與輝瑞制藥公司合作開發(fā)出一種算法，即利用數(shù)學(xué)運(yùn)算，將與藥理學(xué)相關(guān)的化學(xué)模式從不相關(guān)的化學(xué)模式中分離開來。重要的是，該算法不僅研究已知具有活性的分子，而且也不放過那些無活性的分子，并且學(xué)會(huì)識(shí)別分子的哪些部分對于藥物作用是重要的，而哪些部分是不重要的，使得那些失敗的實(shí)驗(yàn)(數(shù)據(jù))也可以得到有效的利用。

研究人員用222個(gè)活性分子開始建模，已能夠從計(jì)算角度對其他600萬個(gè)分子進(jìn)行篩選。由此，研究人員從中篩選出100種最相關(guān)的分子，再從這些分子中找到了4種可以激活可能與阿爾茨海默病和精神分裂癥有關(guān)的CHRM1受體的新分子。

“從600萬個(gè)分子中篩選出4種活性分子，就像在大海撈針一樣，”李博士說，“詳細(xì)比較顯示，新算法效率是行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的兩倍。”目前研究人員正在完善該算法，預(yù)測合成復(fù)雜有機(jī)分子的方法，以及將機(jī)器學(xué)習(xí)方法擴(kuò)展到新材料設(shè)計(jì)領(lǐng)域。