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美國麻省理工學院和塔夫茨大學研究人員設計出一種基于大型語言模型(如ChatGPT)的人工智能算法，這種稱為ConPLex的新模型可將目標蛋白與潛在的藥物分子相匹配，而無需執(zhí)行計算分子結(jié)構(gòu)的密集型步驟。相關(guān)論文發(fā)表在最新一期《美國國家科學院院刊》上。

圖片來源：物理學家組織網(wǎng)

使用這種方法，研究人員可在一天內(nèi)篩選超過1億種化合物，比任何現(xiàn)有模型都要多得多。這項成果解決了對當前藥物篩選的需求，其可擴展性還能夠評估脫靶效應、藥物再利用以及確定突變對藥物結(jié)合的影響。

近年來，科學家在根據(jù)氨基酸序列預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)方面取得了巨大進步。然而，要預測大型潛在藥物庫如何與致癌蛋白相互作用，依然具有挑戰(zhàn)性，因為計算蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)需要大量時間和計算能力。

麻省理工學院團隊以他們2019年首次開發(fā)的蛋白質(zhì)模型為基礎，此次將模型應用于確定蛋白質(zhì)序列將與特定藥物分子的相互作用。他們用已知的蛋白質(zhì)—藥物相互作用對網(wǎng)絡進行訓練，使其能學習將蛋白質(zhì)特定特征與藥物結(jié)合能力聯(lián)系起來，而無需計算任何分子的三維結(jié)構(gòu)。

通過篩選包含約4700種候選藥物分子的庫，團隊測試了他們的模型，并確定了這些藥物與51種蛋白激酶結(jié)合的能力。

從熱門結(jié)果中，研究人員選擇了19組“藥物—蛋白質(zhì)對”進行實驗測試，最終12對具有很強的結(jié)合親和力，而幾乎所有其他可能的藥物—蛋白質(zhì)對都沒有親和力。

研究人員表示，藥物研發(fā)成本之所以如此高昂，部分原因是它的失敗率很高。如果能事先預測這種結(jié)合不可能奏效，就能減少失敗率，從而大大降低新藥開發(fā)的成本。

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