AI新药登上Nature子刊：46天合成新药候选分子，比传统方法快15倍(2)

为了找出DDR1激酶抑制剂，研究人员开发了新的AI模型，GENTRL（generative tensorial reinforcement learning，生成张量强化学习模型）。

△ GENTRL模型架构图（图片来自Nature官网）
研究人员选择了6个不同数据集训练模型，6个数据集各有侧重，包含已确定的DDR1激酶抑制剂和3D结构，激酶抑制剂的常见分子结构、无靶向激酶分子结构等。
研究人员用数据集，用强化学习的方法训练模型后，初步得到近30000个不同的DDR1激酶抑制剂结构。
从确定靶点到筛选出最具潜力结构的整个过程，研究人员只用了21天。

这只是初步的筛选结果，随后，研究人员从中随机挑选40种结构，进行RMSD化学空间分布检测。
结果显示，其中的39个都是此前的专利或者研究中没有提到的全新结构。
他们又挑出了六种结构，进行生物体外和体内的进一步实验。体外实验结果显示，4种结构在初始测试中显示出成为药物的潜质，2种结构对DDR1有很高的抑制性，且能降低与纤维化进程有关的标志物。
在动物身上进行实验后（没错，躺枪的还是小白鼠），研究人员证明了筛选出的DDR1激酶抑制剂分子对目标蛋白质都有效，药代动力学特征良好，初步生物学验证通过。