变换分析显示FDA批药结构相似

研究者在瑞士使用反应信息工具组合比较双分子结构,考虑如何转换为对^一号有些配对需要可行的变换,而另一些则需要多重复杂结构重排列团队类比第二组变换变换

比较并映射化学空间中的分子,距离代表分子间的相似性,可显示结构相似性及关系驱动药物开发然而,有多种方法定义分子相似性,从而产生压倒性多方法比较结构

团队由Jean-Louis Reymond伯尔尼大学开发出新方法分析分子数据库,将结构相似性信息与从响应信息学中借用工具综合使用,以克服这一点团队使用多数据集测试方法,包括数据库食品药管局批发药

启动程序使用微分反应指纹算法选择双分子,算法表示分子为数学对象DRFP图形化化药空间配对与近邻相似度RXNMapper模型培训一百万化学响应,并配对反应器和产品间对应原子RXNMapper编译对方变换一种药,而不论变换是否可能化学化

分配原子映射互信评分以转换双对允许研究者辨别因可行化学过程而关联的药对和因复杂修改而关联的配对即计算机使用人工智能系统观察反应的全貌, 并继而可自动发现可变换的对子 Reymond解释以某种方式说,它不是炼金术, 但它突出非常有趣的关系

高原子映射信任分数表示结构重排列复杂变换包括脚架购物变化-具有相似生物活动但分子成分不同的复合物8个分子指纹中的7个匹配氢codone与四联苯变换为异国双环 重排23原子解封脚架购物修改可能是药设计实用方法然而,通过原子映射发现的许多复杂变换似乎难以实现

José Medina-Franco从墨西哥国立自治大学开发 概念称化工多维²分析复合数据集 通过数功能和结构属性Reymond团队工作与化学多维概念相关 : `化学空间合并或一致表示的原理是单结构表示无法捕捉所有相关信息

科学今日关键挑战之一是开发数据处理方式,以新方式利用现有工具可帮助理解大数据,反射Reymond潜在变换可获取'丢失数据堆',但他解释合并工具是突出不同复合物间可能关联的有用方法

Medina-Franco同意 : 添加化学空间分析度量捕捉化学反应相似度和估计化学反应可行性 帮助药用和合成化学家设计化学库

Reymond团队打算继续这一领域的工作未来,他们想将手性融入分子指纹中, 这是当前对化工学的挑战