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DrugAI

关注人工智能与化学、生物、药学和医学的交叉领域进展，提供“原创、专业、实例”的解读分享。

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Nat. Methods | 评估GPT-4在单细胞RNA测序分析中进行细胞类型注释的应用

methods 模型数据 nat gpt

今天为大家介绍的是来自Wenpin Hou和 Zhicheng Ji团队的一篇论文。在这里，作者展示了大型语言模型GPT-4可以准确地利用单细胞RNA测序分析中的标记基因信息来注释细胞类型。当在数百种组织和细胞类型上进行评估时，GPT-4生成的细胞类型注释与手工注释表现出强烈的一致性。这项能力可以显著减少细胞类型注释所需的努力和专业知识。此外，作者还开发了一个用于GPT-4自动化细胞类型注释的R软件包GPTCelltype。

2024-04-19

1080

Cancer Res. | 蒋庆华/许召春团队建立基于外周血免疫特征的多癌种早期诊断模型

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近日，哈尔滨工业大学/哈尔滨医科大学蒋庆华/许召春教授团队提出基于外周血免疫信号的癌症早期诊断新思路，研发了首个基于外周血免疫特征的多癌种早期诊断人工智能模型，相关成果以“The deep learning framework iCanTCR enables early cancer detection using the T cell receptor repertoire in peripheral blood”为题发表在美国癌症研究协会官方期刊Cancer Research上。

2024-04-19

1050

十年对数据集偏差的斗争：我们达到目标了吗？

模型数据网络神经网络架构

今天为大家介绍的是来自Kaiming He团队的一篇论文。在这个有着大规模、多样化且希望较少偏差的数据集以及更加强大的神经网络架构的新时代，作者重新审视了十年前Torralba和Efros提出的“数据集分类”实验。

2024-04-19

820

视觉语言模型是偏向于纹理还是形状，我们能否对它们进行引导

数据测试继承论文模型

今天为大家介绍的是来自Janis Keuper团队的一篇论文。在过去几年里，视觉语言模型（VLMs）极大地改变了计算机视觉模型的格局，为我们开启了一系列激动人心的新应用，从zeroshot图像分类到图像描述再到视觉问题回答。与纯视觉模型不同，它们通过语言提示提供了一种直观的方式来访问视觉内容。这类模型的广泛适用性促使我们去探究它们是否也与人类视觉一致——特别是，它们在多模态融合中是否采纳了人类的视觉偏见，或者它们仅仅继承了纯视觉模型的偏见。一个重要的视觉偏见是纹理与形状之间的偏好，或者说是局部信息对全局信息的主导性。在这篇论文中，作者研究了一系列流行的VLMs中的这种偏见。有趣的是，作者发现VLMs通常比它们的视觉编码器更倾向于形状，这表明通过文本在多模态模型中对视觉偏见进行了一定程度的调整。

2024-04-19

810

Nat. Commun. | 相互作用引导药物设计的三维分子生成框架

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今天为大家介绍的是来自韩国科学技术院的一篇利用相互作用引导进行3D 分子生成的论文。深度生成模型具有加速药物设计的强大潜力。然而，由于数据有限，现有的生成模型常常面临泛化方面的挑战，导致设计创新性较差，并且与看不见的目标蛋白之间往往存在不利的相互作用。为了解决这些问题，作者提出了一种相互作用感知的 3D 分子生成框架，该框架能够在目标结合口袋内进行相互作用引导的药物设计。通过利用蛋白质-配体相互作用的通用模式作为先验知识，作者的模型可以利用有限的实验数据实现高度的通用性。通过分析生成的未见靶标配体的结合姿势稳定性、亲和力、几何图案、多样性和新颖性，对其性能进行了全面评估。此外，潜在突变选择性抑制剂的有效设计证明了提出的方法对基于结构的药物设计的适用性。

2024-04-15

1040

Brief. Bioinform. | 蛋白质-小分子复合物结合强度和配体结合姿态一体预测的深度学习框架

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基于结构的药物设计中一项重要的任务是预测配体在靶体口袋中的结合姿态，然而当前已报道的打分函数通常受限于精度，或是局限于单一的输出，比如仅预测构象姿势的偏差（RMSD），结合强度（pKd）或是基于残基-原子间距离分布的统计势。本文介绍的是近期发表在国际知名生物信息学期刊《Briefings in Bioinformatics》上的一篇题为《A New Paradigm for Applying Deep Learning to Protein-Ligand Interaction Prediction》的研究论文。该论文提出了一种同时预测蛋白质-配体复合物结合强度及配体结合姿态偏差RMSD的打分框架IGModel。论文的第一作者是智峪生科助理研究员王泽琛（山东大学物理学院博士在读），共同通讯作者是郑良振博士（智峪生科-深圳先进院联合实验室）和李伟峰教授（山东大学物理学院）。

2024-04-14

1730

Meta-MolNet：用于小样本药物发现的跨域元学习基准

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今天为大家介绍的是来自北京大学AI4S平台中心主任、信息工程学院陈语谦教授团队提出了一种基于跨域元学习的图注意网络Meta-GAT，它可以在少数样本上可靠地预测分子属性。提议的图注意力网络可以有效地捕获任何原子间的相互作用以及键的边缘信息，以此来捕获原子的局部化学环境，并学习整个分子水平的几何空间结构和连接性。Meta-GAT利用分子数据中有用的未标记信息,并进一步开发有效的学习过程来转移来自源域的元知识。具体来说，Meta-GAT 模型对不同源域的大量类似分子进行先验分析获得元知识。Meta-GAT 受益于元知识，在转移到新的化学空间时降低了样本复杂性的要求。然后Meta-GAT 通过几个样本的内部迭代快速适应目标域中新支架集合的分子。实验表明，Meta-GAT 在多个基准生物活性和生理数据集上实现了最先进的领域泛化性能，并且在低数据约束下稳健地估计了各种分子特性数据集的不确定性。这些优势表明Meta-GAT很有可能成为面向少量样本的虚拟筛选技术的可行选择。

2024-04-12

750

J. Med. Chem. | 卤键对蛋白质结构稳定性及其与多肽结合影响的计算研究

优化数据库模型设计统计

共价结合的卤素原子周围电荷分布具有各向异性，存在一个带正电的σ空穴，可以与亲核试剂相互作用形成卤键作用（XB）。卤键是分子识别和药物设计中重要的非共价相互作用。在药物设计中，已有的研究主要集中在含卤小分子化合物与靶标蛋白之间的卤键。在自然界中，一些蛋白质和多肽也含有卤素原子，而卤代蛋白质和卤代多肽的合成也是科研人员关注的一个领域，但目前仍然缺乏对卤代蛋白质或肽所形成的卤键的系统研究。近日，中国科学院上海药物研究所朱维良/徐志建课题组基于数据库统计分析，并结合量子化学计算和分子动力学模拟对蛋白/多肽中的卤键进行了研究，发现在蛋白-多肽相互作用界面的卤键可以增强它们的结合亲和力，蛋白内部形成的分子内卤键有助于提高蛋白质的结构稳定性，而对于不能形成分子内卤键的蛋白质则会导致其结构稳定性降低。该研究成果以题为“Impact of Halogen Bonds on Protein–Peptide Binding and Protein Structural Stability Revealed by Computational Approaches”的文章1发表于药物化学领域著名期刊《Journal of Medicinal Chemistry》。相关研究为卤键应用于多肽/蛋白药物的研发提供了理论性指导。

2024-04-12

670

Nucleic. Acids. Res. | 又双叒叕升级了！ADMETlab 3.0——全面升级的药物ADMET预测平台

开发者模型数据性能网站

在药物研发的漫长过程中，药物早期筛选中的ADMET（吸收、分布、代谢、排泄特性和毒性）评估是决定药物成功与否的关键因素。自2018年中南大学湘雅药学院曹东升课题组首次发布ADMETlab以来，该平台不断改进ADMET的预测性能和药物研究者的使用体验。作为一个领先的ADMET预测平台，它也广受认可。截至目前，ADMETlab 2.0的文章已被引用1088次，网站访问量超过170万次。为了满足广大科研工作者更高的需求，此次将ADMETlab升级到了3.0版本。这是一个全面更新的在线ADMET预测平台，旨在为药物发现过程中的ADMET相关参数提供更广泛、更高效、更精准的评估。网站链接：https://admetlab3.scbdd.com。

2024-04-12

940

Nat. Biotechnol. | 通过全新设计的蛋白质激发功能

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今天为大家介绍的是来自Po-Ssu Huang团队的一篇论文。蛋白质中的信息流是从序列到结构再到功能，每一步都是由前一步驱动的。蛋白质设计的基础是反转这一过程：指定一个期望的功能，设计执行这个功能的结构，并找到一个能够折叠成这个结构的序列。这个“中心法则”几乎是所有全新蛋白质设计工作的基础。我们完成这些任务的能力依赖于我们对蛋白质折叠和功能的理解，以及我们将这种理解捕捉到计算方法中的能力。近年来，深度学习衍生的方法在高效和准确的结构建模和成功设计的丰富化方面使我们能够超越蛋白质结构的设计，向功能蛋白质的设计前进。

2024-04-12

730

Nat. Commun. | 借助机器学习设计和筛选合成细胞中新兴蛋白质功能

机器学习 nat 模型设计系统

今天为大家介绍的是来自Petra Schwille团队的一篇论文。最近，机器学习（ML）的应用为计算蛋白质设计领域带来了惊人的进步，使得针对工业和生物医药应用的蛋白质定向工程设计成为可能。然而，为细胞核心相关的新兴功能设计蛋白质，比如能够在时空上自组织并因此构建细胞空间的能力，仍然极具挑战。虽然在生成方面，条件生成模型和多状态设计正在兴起，但对于新兴功能而言，无论是计算上还是实验上，都缺乏专门为蛋白质设计项目所需的筛选方法。在这里作者展示了如何为机器学习生成的蛋白质变体实现这种筛选，这些蛋白质变体能在细胞内形成时空模式。对于计算筛选，作者采用了一种基于结构的分而治之方法来找到最有希望的候选者，而对于随后的体外筛选，作者使用了由自下而上的合成生物学建立的合成细胞模拟体。

2024-04-12

480

Nat. Mach. Intell. | 5′ UTR语言模型：开辟蛋白质表达预测与优化的新途径

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近日，来自普林斯顿大学电气和计算机工程系、斯坦福大学病理系与RVAC Medicines和Zipcode Bio等单位联合开发了一种5′ UTR语言模型（UTR-LM），由王梦迪教授担任通讯作者，褚晏伊博士和于丹博士共同担任第一作者。该模型旨在解码信使RNA（mRNA）分子起始部位的调控区，以预测和改进基因的翻译表达水平。

2024-04-12

1490

Nat. Mach. Intell. | 蛋白质功能预测作为一种近似的语义蕴含

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今天为大家介绍的是来自Robert Hoehndorf团队的一篇论文。基因本体论（Gene Ontology, GO）是一个包含超过100,000条公理化理论，这些公理描述了蛋白质在三个子本体中的分子功能、生物过程和细胞位置。利用GO预测蛋白质的功能既需要学习能力也需要推理能力，以保持一致性并利用GO中的背景知识。虽然已经开发了许多方法来自动预测蛋白质的功能，但有效利用GO中的所有公理进行知识增强学习仍然是一个挑战。

2024-04-12

1520

Nat.Biotechnol. | 针对膜蛋白靶标的计算机辅助药物开发

nat 工具开发模型数据

今天为大家介绍的是来自Henning Stahlberg, Shuguang Yuan 和Horst Vogel团队的一篇综述。近年来，深度学习驱动的结构预测等进展使得计算生物学在膜蛋白靶标药物开发中的应用得到了显著推动。基于机器学习工具的最新蛋白质结构预测，为水溶性蛋白质和膜蛋白提供了出乎意料的可靠结果，但在开发针对膜蛋白靶点的药物时仍然存在局限性。膜蛋白的结构转变在跨膜信号传递中发挥着核心作用，常常受到治疗性化合物的影响。解决动态跨膜信号网络的结构与功能基础问题（特别是在原生膜或细胞环境中），仍然是药物开发面临的一个主要挑战。

2024-04-12

1180

Nat. Biomed. Eng. | 利用生成式人工智能和医生的专业知识审计医学图像分类器的推理过程

nat 模型数据人工智能医疗

今天为大家介绍的是来自Su-In Lee团队的一篇论文。大多数赋能医疗人工智能的机器学习模型的推理结果都难以解释。在这里，作者报道了一种结合医学专家见解和高度表达性的可解释人工智能形式的模型审计通用框架。

2024-04-12

900

视觉表征学习中学习和利用世界模型

性能监督学习架构模型网络

今天为大家介绍的是来自Yann Lecunn团队的一篇论文。联合嵌入预测架构（JEPA）已经成为一种有前景的自监督方法，它通过利用世界模型来学习。虽然之前它仅限于预测输入的缺失部分，作者在这里探讨了如何将JEPA的预测任务泛化到更广泛的预测类型上。作者引入了图像世界模型（Image World Models, IWM），这是一种超越遮蔽图像建模的方法，它学会在潜在空间中预测全局光度变换的效果。

2024-04-12

1090

J. Chem. Inf. Model. | 人工智能增强多物种肝脏微粒体稳定性预测

算法人工智能 model 模型数据

今天给大家介绍一篇由中南大学湘雅药学院曹东升教授团队在Journal of Chemical Information and Modeling近期发表的关于肝微粒体稳定性性质预测模型的文章《Enhancing Multi-species Liver Microsomal Stability Prediction through Artificial Intelligence》。该文献通过整合多个数据库的数据，构建了一个庞大的多物种肝微粒体稳定性数据集，并利用机器学习算法构建了106个共识模型。通过SHAP方法和原子热图分析，揭示了影响肝微粒体稳定性的重要特征。研究还应用MMPA方法和亚结构衍生算法，提取了与肝微粒体稳定性相关的分子转化规则。这项研究为药物研发领域提供了新预测模型和分子解释，为药物设计和筛选提供了重要的指导和支持。

2024-04-12

930

J. Chem. Inf. Model. | ADMET-PrInt药物特性分析平台

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今天为大家介绍的是来自Sabina Podlewska团队的一篇论文。在新药物的探索过程中，计算策略的发展改变了寻找新药的方式。虽然计算机辅助设计的策略依旧主要集中于确保候选化合物对特定目标的有效性，但是化合物的理化性质及ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）特性的表征已成为计算机辅助药物设计不可或缺的一部分。在这项研究中，作者开发了一款在线应用程序ADMET-PrInt，用于对选定化合物的以下特性进行计算机辅助评估：心脏毒性、溶解度、遗传毒性、膜透过性和血浆蛋白结合能力。除了预测特定属性外，ADMET-PrInt还能够通过解释性方法识别影响这些属性的化合物特征。这对于药物化学家来说至关重要，因为它极大地简化了根据评估属性对化合物结构进行优化的过程。

2024-04-12

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Nat. Mach. Intell. | 由数据和知识驱动的基于结构的分子生成模型

基础开发模型数据 nat

今天为大家介绍的是来自Shengyong Yang团队的一篇论文。基于深度学习的分子生成技术在许多领域都有广泛的应用，尤其是在药物发现中。然而，目前大多数深度生成模型都是基于配体的，并没有在分子生成过程中考虑化学知识，这通常导致较低的成功率。在这里，作者提出了一个基于结构的分子生成框架，它明确考虑了化学知识（命名为PocketFlow），能够在蛋白质结合口袋内生成新的配体分子。

2024-03-27

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Nat. Phys. | 量子计算机上的药物设计

设计算法系统量子计算机 nat

今天为大家介绍的是来自Raffaele Santagati团队的一篇论文。量子计算机在工业应用中的潜力很大程度上依赖于它们执行精确、高效量子化学计算的预期能力。计算机辅助药物发现依赖于精确预测候选药物在含有数千个原子、特定温度条件下的细胞环境中的目标相互作用。作者在这里探讨了将量子计算机应用于药物设计中的挑战与机遇。

2024-03-26

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