Suppr超能文献

深度学习可快速鉴定有效的 DDR1 激酶抑制剂。

Deep learning enables rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors.

机构信息

Insilico Medicine Hong Kong Ltd, Pak Shek Kok, New Territories, Hong Kong.

WuXi AppTec Co., Ltd, Shanghai, China.

出版信息

Nat Biotechnol. 2019 Sep;37(9):1038-1040. doi: 10.1038/s41587-019-0224-x. Epub 2019 Sep 2.

Abstract

We have developed a deep generative model, generative tensorial reinforcement learning (GENTRL), for de novo small-molecule design. GENTRL optimizes synthetic feasibility, novelty, and biological activity. We used GENTRL to discover potent inhibitors of discoidin domain receptor 1 (DDR1), a kinase target implicated in fibrosis and other diseases, in 21 days. Four compounds were active in biochemical assays, and two were validated in cell-based assays. One lead candidate was tested and demonstrated favorable pharmacokinetics in mice.

摘要

我们开发了一种深度生成模型,生成张量强化学习(GENTRL),用于从头设计小分子。GENTRL 优化了合成的可行性、新颖性和生物活性。我们使用 GENTRL 在 21 天内发现了有效的盘状结构域受体 1(DDR1)抑制剂,DDR1 激酶是纤维化和其他疾病的靶点。四种化合物在生化测定中具有活性,两种化合物在基于细胞的测定中得到验证。一个先导候选物进行了测试,并在小鼠中表现出良好的药代动力学特性。

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