苏黎世联邦理工学院开发基于3D蛋白质表面的AI药物发现算法ETH develops AI algorithm for drug discovery based on 3D protein surface | pharmaphorum

环球医讯 / 创新药物来源:pharmaphorum.com瑞士 - 英语2025-09-11 05:23:27 - 阅读时长2分钟 - 789字
苏黎世联邦理工学院化学家开发出革命性生成式AI算法,通过蛋白质三维结构直接设计可合成的药物分子,该技术基于"锁钥原理"实现精准药物开发,在糖尿病药物和儿童脑瘤治疗中已取得初步突破,罗氏等企业已验证其生成分子的稳定性与无毒性,并已发布开源算法供全球研究者使用。
AI药物发现算法蛋白质三维表面结构活性药物成分药物开发副作用少PPAR类蛋白质糖类和脂肪酸代谢糖尿病药物髓母细胞瘤治疗生成式AI
苏黎世联邦理工学院开发基于3D蛋白质表面的AI药物发现算法

苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)的化学家开发出一种新的计算机流程,可通过蛋白质三维表面结构快速生成活性药物成分。这种新型生成式人工智能(GenAI)能从零开始设计与目标蛋白质精确匹配的分子,不仅实现"彻底革新药物研究"的潜力,还确保生成的分子具备化学可合成性。

该校化学与应用生物科学系的Gisbert Schneider教授表示:"这是药物开发领域的真正突破"。他与前博士生Kenneth Atz共同开发的算法,可根据已知三维形状的蛋白质生成潜在药物分子蓝图。这些分子通过"锁钥原理"特异性结合蛋白质,可调节其增强或抑制活性。

该算法通过数十万个已知化学分子与三维蛋白质结构相互作用的数据训练AI模型。相较于传统人工筛选耗时且难以合成的候选分子,该方法实现了加速与优化。Atz指出:"设计药物分子时,我们可以确信其副作用尽可能少"。

在罗氏公司的合作验证中,该技术成功设计出可激活PPAR类蛋白质的新分子。这类蛋白质调控体内糖类和脂肪酸代谢,现有糖尿病药物正是通过激活PPAR降低血糖。经实验室合成验证,罗氏测试显示新分子具有稳定性且无毒性,且无需传统漫长的发现过程。

目前该算法已在苏黎世联邦理工学院及产业界应用,包括与苏黎世儿童医院合作的髓母细胞瘤治疗项目。研究团队已开源发布算法软件供全球研究者使用。Schneider教授强调:"我们的工作使蛋白质世界向药物研发的生成式AI敞开大门"。

合作院校洛桑联邦理工学院(EPFL)共同发起的"瑞士AI倡议",旨在确立瑞士在全球"透明可信AI"研发与应用的领先地位。同期,Moderna公司也宣布与OpenAI合作,将GenAI进一步整合到mRNA药物开发流程中。

【全文结束】