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已证实科学与数学11月03日 17:00 UTC

Google DeepMind 为 Antigravity 加入化学信息学技能,将数天的药物设计工作缩短到约一小时

Google Antigravity screenshot showing a proposed 12-membered macrocycle, LOR-DES-3, formed by intramolecular cyclisation
Google DeepMind

这些技能基于 RDKit,并连接 ChEMBL 和 PubChem,可让智能体检索数千种化合物,并提出带合成路线的刚性化大环分子。

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为何重要

在 DeepMind 以肺癌药物数据为例的演示中,智能体整理了 568 种化合物,进行匹配分子对分析,建立活性模型,并在约一小时内提出带前体和反应的新型 12 元大环分子;DeepMind 称这一循环过去需要数天。文章提醒,数据稀疏和实验噪声会限制精度,每个设计都必须经过合成和测试。谷歌向 1 万名科学家免费提供六个月的 Antigravity 最高使用等级。

要点

  • 基于 RDKit,连接 ChEMBL 和 PubChem
  • 示例使用 568 种整理过的肺癌化合物
  • 约一小时提出带合成路线的 12 元大环分子
  • 设计仍需合成和实验验证

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