«`html
Преимущества химических представлений и искусственного интеллекта в открытии лекарств:
Применение современных представлений химических структур
Технологические достижения прошлого века, включая компьютерную революцию и высокопроизводительное скрининг в открытии лекарств, обусловили необходимость разработки химических представлений, читаемых компьютерами и понятных в различных научных областях. Ранее молекулы изображались в виде диаграмм структуры с связями и атомами, но для вычислительной обработки требовались более сложные представления. Для кодирования молекулярных структур были разработаны различные химические обозначения, включая эмпирическую формулу, которая предоставляет атомный состав, но не связность или геометрию. Появление компьютеров способствовало быстрому цифровому хранению и изменению химических данных, что привело к разработке машинно-читаемых обозначений и алгоритмов для 2D и 3D визуализации. Современные представления, особенно те, что разработаны с 1970-х годов, поддерживают малые молекулы, макромолекулы и химические реакции, повышая эффективность и масштабируемость химинформатики.
Применение ИИ в открытии лекарств
В ИИ-ориентированном открытии лекарств химические представления играют ключевую роль. Молекулярные графы, наиболее распространенное машинно-читаемое представление, и различные другие обозначения используются для кодирования структурной информации для вычислительного анализа. Этот обзор подчеркивает важность этих представлений в ИИ-приложениях, предоставляя примеры использования ИИ-техник, таких как модели машинного обучения, в химинформатике и открытии лекарств. Обзор является важным руководством для исследователей и студентов в области химии, биоинформатики и компьютерных наук, подчеркивая зависимость выбора представления от конкретной задачи. Несмотря на то, что обзор не является исчерпывающим, он направляет читателей к дальнейшей литературе по применению ИИ в химинформатике, демонстрируя, как современные вычислительные техники революционизируют открытие лекарств, улучшая возможности обработки и анализа данных.
Введение в молекулярные графовые представления
Понимание молекулярных графов существенно для понимания химических представлений, используемых в открытии лекарств. Молекулярный граф сопоставляет атомы узлам и связи ребрам, представляя молекулы структурированным образом. Формально определенный как кортеж узлов (атомов) и ребер (связей), эти графы могут визуализироваться с использованием различного программного обеспечения. Узлы и ребра часто кодируются в матрицы: матрица смежности для связности, матрица признаков узлов для идентификации атомов и матрица признаков ребер для идентификации связей. Алгоритмы обхода графов обеспечивают последовательность узлов, что критично для создания надежных представлений. Эта гибкость позволяет кодировать 3D информацию, предлагая преимущества перед линейными обозначениями.
Таблицы связей и форматы файлов MDL
Таблицы связей (Ctabs) и форматы файлов MDL (теперь BIOVIA) имеют важное значение в представлении молекулярных графов. Ctabs состоят из блоков счетчиков, атомов, связей, списков атомов, Stext и свойств, эффективно описывая молекулярные структуры путем указания деталей атомов и связей. Они избегают явного представления водорода, что уменьшает размер файла. Форматы MDL, основанные на Ctabs, включают Molfiles для одиночных молекул и расширяются до файлов SD, RXN, RD и RG для дополнительных данных и реакций. Эти форматы широко используются для компактного, систематического хранения и передачи химической информации, поддерживая разнообразные приложения химинформатики.
Современные обозначения: SMILES и InChI
SMILES, разработанный в 1988 году, является интуитивным и популярным обозначением для кодирования молекулярных структур. Он присваивает номера атомам и обходит молекулярный граф с помощью поиска в глубину, позволяя множественные представления одной и той же молекулы. Уникальные SMILES могут быть назначены через канонизацию. SMILES могут кодировать стереохимию и другие сложные структуры, но испытывают трудности с органометаллическими соединениями и ионными солями. Международный химический идентификатор (InChI), представленный в 2006 году, предоставляет стандартное, открытое каноническое обозначение с множественными слоями для детального представления молекулы. InChIKeys предлагают уникальные, доступные для поиска, хешированные версии InChI, улучшая доступность химической информации.
Обзор химических представлений
Химические представления включают различные методы моделирования молекул, реакций и макромолекул. Структурные ключи, такие как MACCS и CATS, кодируют наличие конкретных химических групп. Хешированные отпечатки, такие как Daylight и ECFP, используют хеш-функции для представления молекулярных шаблонов. Реакции описываются с использованием форматов, таких как Reaction SMILES, RInChI и CGR. Макромолекулы, включая белки и пептиды, используют последовательностные обозначения и структуры из репозиториев, таких как PDB. Эти разнообразные методы обеспечивают точный анализ и прогнозирование в химинформатике и открытии лекарств.
Графические представления для молекул и макромолекул
Графические представления молекул, важные для визуализации и анализа, включают 2D изображения и 3D модели. 2D изображения показывают структуры скелетов, часто используя стандартизированные рекомендации IUPAC, но все еще сталкиваются с проблемами в компоновке и рендеринге. Инструменты, такие как RDKit и CDK, улучшили 2D визуализацию. Для макромолекул внимание уделяется визуализации полимерных или пептидных структур с помощью инструментов, таких как Pfizer Macromolecule Editor. 3D изображения, с использованием программного обеспечения, такого как Avogadro и PyMOL, включают шар-и-палочку, карикатуру и модели Ван-дер-Ваальса, облегчая исследования докинга, взаимодействий белок-лиганд и механистических исследований. Эти представления улучшают понимание химинформатики и открытия лекарств.
Источник изображения
Проверьте Paper 1 и Paper 2. Вся заслуга за этот исследовательский проект принадлежит исследователям. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 46k+ ML SubReddit
Статья о преимуществах химических представлений и искусственного интеллекта AI: Трансформация открытия лекарств размещена на MarkTechPost.