自建數據庫收錄近 3,000 種藥物數據

原標題：登Nature子刊！華中師范大學提出DigFrag，用AI精準分割分子片段，并生成44個藥物/分子
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：7937字

數字化分段方法 DigFrag 的創新與應用

近期，華中師范大學的研究團隊開發了一種名為 DigFrag 的數字化分段方法，這一創新在藥物發現領域展現出巨大的潛力。DigFrag 通過局部聚焦于分子圖，強調關鍵子結構并將其分割成片段，進而生成符合預期化學特性的化合物。該方法不僅提高了片段結構的多樣性，還為基于片段的藥物發現（FBDD）提供了新的解決方案。

1. FBDD 的挑戰與 AI 的引入

雖然 FBDD 在藥物研發中起著關鍵作用，但有效的分子片段庫構建一直是個挑戰。傳統方法多依賴經驗直覺，難以實現結構的多樣化。AI 的出現為這一難題帶來了新的機遇，DigFrag 的開發就是一個典型例子。通過 AI 技術，該方法能從機器學習的角度出發，識別和生成更為多樣化的分子片段。

2. DigFrag 的工作流程與優勢

DigFrag 的工作流程分為三個步驟：首先，基于圖神經網絡對分子進行片段化；其次，整合多種分段方法（如 BRICS、RECAP、MacFrag）以提升生成能力；最后，建立用戶友好的在線平臺 MolFrag，支持多種分子分析和設計。實驗表明，DigFrag 生成的片段在結構多樣性上優于傳統方法，特別是在片段的可旋轉鍵數量和獨特性方面。

3. 實驗結果與模型評價

研究采用五折交叉驗證對 DigFrag 方法進行評估，結果顯示其生成的藥物和片段在多個關鍵性能指標上表現出色，尤其在分子量、QED 和 SA 屬性分布上與 MOSES 數據集的相似性最高。此外，DigFrag 模型生成的分子在毒性和穩定性方面也展現出更高的安全性，為藥物開發提供了更可靠的基礎。

4. 未來展望與 AI 的重要性

隨著 AI 技術的發展，其在藥物發現與設計中的應用越來越深入。DigFrag 和其他相關模型的成功應用表明，AI 能夠有效提升藥物研發的效率和成功率，為患者提供更安全、更有效的治療方案。未來，我們可以期待 AI 在藥物開發領域帶來更多創新和突破。

總之，DigFrag 方法為藥物發現領域提供了一種新的思路和解決方案，結合 AI 技術的應用，極大地推動了分子設計的進步，展現出廣闊的應用前景。

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作者簡介：解構技術先進性與普適性，報道更前沿的 AIforScience 案例