由劍橋大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的研究人員設(shè)計了一種用于藥物發(fā)現(xiàn)的機器學(xué)習(xí)算法,，該算法的效率是工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的兩倍,，可以加快開發(fā)新的疾病治療方法的進程。

　　研究人員使用他們的算法來識別新的分子,，激活了一種被認為與阿爾茨海默病和精神分裂癥相關(guān)的蛋白質(zhì)。

　　藥物發(fā)現(xiàn)的一個關(guān)鍵問題是預(yù)測一個分子是否會激活特定的生理過程,。所以研究人員會構(gòu)建一個統(tǒng)計模型尋找已知的激活過程的分子之間的化學(xué)模式,，但是建立這些模型的數(shù)據(jù)是有限的，因為實驗成本很高,，并且不清楚哪種化學(xué)模式在統(tǒng)計上是有意義的,。

　　AL t4518479375074304 機器學(xué)習(xí)算法已成為攻克醫(yī)療難疾的新救星

　　劍橋卡文迪什實驗室的阿爾法·李博士認為機器學(xué)習(xí)在計算機視覺等數(shù)據(jù)豐富的領(lǐng)域取得了重大進展，下一個前沿領(lǐng)域就是科學(xué)應(yīng)用,，例如藥物發(fā)現(xiàn),。雖然研究人員對這個問題有著物理上的洞察力，但最大的問題是如何將數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)化學(xué)和物理學(xué)結(jié)合起來,。

　　該算法由Lee和他的同事與生物制藥公司輝瑞合作開發(fā),，利用數(shù)學(xué)將與藥物相關(guān)的化學(xué)模式分離出來。重要的是,，該算法研究已知活性分子和已知不活躍的分子,，并識別分子中哪些部分對藥物作用很重要，哪些部分不重要,。

　　一種被稱為“數(shù)學(xué)原理”的隨機矩陣?yán)碚摻o出了數(shù)據(jù)集,，然后將其與活性和非活性分子的化學(xué)特征的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行比較，得出哪些化學(xué)模式對結(jié)合是重要的,，而不是產(chǎn)生于偶然,。活性分子還能計算出另外六百萬個分子,。研究人員購買并篩選了100個最相關(guān)的分子,。由此，他們發(fā)現(xiàn)了四個激活CHRM 1受體的新分子,，這是一種可能與阿爾茨海默病和精神分裂癥相關(guān)的蛋白質(zhì),。

　　從六百萬分子中提取出四個活性分子，就像在干草堆中找到一根針,，但是利用機器學(xué)習(xí)算法,，事情會變得容易很多。

　　劍橋大學(xué)的研究人員目前正在開發(fā)算法,，來預(yù)測合成復(fù)雜有機分子的方法,，以及擴展機器學(xué)習(xí)的新算法,。這項研究得到了溫頓可持續(xù)性物理方案的支持。