AI设计、机器人合成与自动化筛选串联成闭环,两轮循环即改进JAK家族抑制剂活性
- 将由亲和力预测器引导的生成式分子设计、AI逆合成、机器人合成与自动化筛选相结合,部分合成与纯化步骤仍由专家监督。
- 应用于JAK家族四个靶点(JAK1、JAK2、JAK3、TYK2),完成两轮设计-合成-测试-分析循环,并对数十个自制或采购的化合物进行了实验评价。
- 第一轮主要得到已知抑制剂的类似物;第二轮在全部四个靶点上获得了活性和配体效率均有提升的化合物。
💡 要点 基于摘要的观点
第一轮只产出已知抑制剂的类似物,说明生成模型很可能主要依赖训练数据中已有的JAK化学型,第二轮活性提升或许只是在熟悉骨架上的优化。缺少人工设计或随机选择的对照组,闭环本身的增益就无从判断。单纯提高活性相对容易,所以还应索要JAK各亚型之间的选择性数据。
Toward full-cycle automation of closed-loop molecular discovery – a case study on JAK targets ↗