Suppr超能文献

《深度学习驱动的生成化学漫游指南》

The Hitchhiker's Guide to Deep Learning Driven Generative Chemistry.

作者信息

Ivanenkov Yan, Zagribelnyy Bogdan, Malyshev Alex, Evteev Sergei, Terentiev Victor, Kamya Petrina, Bezrukov Dmitry, Aliper Alex, Ren Feng, Zhavoronkov Alex

机构信息

Insilico Medicine Hong Kong Ltd., Science Park East Avenue, Hong Kong Science Park, Pak Shek Kok, Hong Kong.

Insilico Medicine AI Limited, Level 6, Unit 08, Block A, IRENA HQ Building, P.O. Box 145748, Masdar City, Abu Dhabi United Arab Emirates.

出版信息

ACS Med Chem Lett. 2023 Jun 30;14(7):901-915. doi: 10.1021/acsmedchemlett.3c00041. eCollection 2023 Jul 13.

Abstract

This microperspective covers the most recent research outcomes of artificial intelligence (AI) generated molecular structures from the point of view of the medicinal chemist. The main focus is on studies that include synthesis and experimental validation in biochemical assays of the generated molecular structures, where we analyze the reported structures' relevance in modern medicinal chemistry and their novelty. The authors believe that this review would be appreciated by medicinal chemistry and AI-driven drug design (AIDD) communities and can be adopted as a comprehensive approach for qualifying different research outcomes in AIDD.

摘要

这一微观视角从药物化学家的角度涵盖了人工智能(AI)生成分子结构的最新研究成果。主要重点是那些包括所生成分子结构的合成以及在生化分析中的实验验证的研究,在此我们分析所报道结构在现代药物化学中的相关性及其新颖性。作者认为,这篇综述将受到药物化学和人工智能驱动药物设计(AIDD)领域的欢迎,并可作为一种全面的方法用于评估AIDD中不同的研究成果。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/0ad0/10351082/5f2419e60965/ml3c00041_0001.jpg

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