中新網(wǎng)北京11月1日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下學(xué)術(shù)期刊《自然-通訊》最新發(fā)表一篇化學(xué)論文稱，研究人員研發(fā)出一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，該模型能部分重現(xiàn)職業(yè)化學(xué)家在工作中積累的集體知識(shí)，這類知識(shí)通常被稱為“化學(xué)直覺”。該研究認(rèn)為，這或使今后的藥物研發(fā)更高效。

　　據(jù)論文介紹，傳統(tǒng)上，藥物與化學(xué)發(fā)現(xiàn)需要依靠試錯(cuò)實(shí)驗(yàn)和研究人員在工作中積累的知識(shí)，而使用模擬工具，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)，能讓研究人員更快地發(fā)現(xiàn)候選分子，極大降低發(fā)現(xiàn)新藥用化合物的成本。如果要用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)分子性質(zhì)，分子就必須還原到數(shù)學(xué)表達(dá)，這通常包含一組性質(zhì)或“特征”，確定正確特征是這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)性能預(yù)測(cè)模型成功的關(guān)鍵。

　　論文共同通訊作者、瑞士諾華生物醫(yī)學(xué)研究所Nikolaus Stiefl、英國(guó)劍橋微軟研究院科學(xué)智能中心José Jiménez-Luna和他們的同事合作，讓35名醫(yī)學(xué)化學(xué)家各自從5000對(duì)分子中選擇自己更偏向的分子，再用他們的回答做成排序游戲來訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，隨后讓這個(gè)模型給分子打分。研究發(fā)現(xiàn)，這個(gè)分?jǐn)?shù)基本不受該領(lǐng)域之前作為特征的其他性質(zhì)的影響，因?yàn)檫@來自行業(yè)內(nèi)多年的知識(shí)積累。

　　論文作者指出，合作團(tuán)隊(duì)提議的模型還能用來改變數(shù)學(xué)模型的推薦，從而更好地匹配化學(xué)家的集體專業(yè)知識(shí)，有望在今后早期藥物研發(fā)中縮短迭代時(shí)間。

　　他們總結(jié)認(rèn)為，最新研究的這種方法或能在藥物研發(fā)中作為對(duì)分子建模的補(bǔ)充，從而推動(dòng)藥物研發(fā)更高效。(完)