Која је улога генеративне вештачке интелигенције у откривању лекова?

Која је улога генеративне вештачке интелигенције у откривању лекова?

Кратак одговор: Генеративна вештачка интелигенција углавном убрзава рано откривање лекова генерисањем кандидатских молекула или протеинских секвенци, предлагањем путева синтезе и изношењем хипотеза које се могу тестирати, тако да тимови могу да спроводе мање „слепих“ експеримената. Најбоље функционише када се примењују строга ограничења и валидирају резултати; третирана као пророчиште, може да завара са самопоуздањем.

Кључне закључке:

Убрзање : Користите GenAI да проширите генерисање идеја, а затим сузите обим ригорозним филтрирањем.

Ограничења : Захтевајте опсеге својстава, правила скеле и ограничења новости пре генерисања.

Валидација : Третирајте излазе као хипотезе; потврдите анализама и ортогоналним моделима.

Праћење : Бележи упите, резултате и образложење како би одлуке остале ревидиране и преиспитљиве.

Отпорност на злоупотребу : Спречите цурење информација и претерано самопоуздање управљањем, контролама приступа и људским прегледом.

Која је улога генеративне вештачке интелигенције у откривању лекова? Инфографика

Чланци које бисте можда желели да прочитате након овог:

🔗 Улога вештачке интелигенције у здравству
Како вештачка интелигенција побољшава дијагнозу, токове рада, негу пацијената и исходе.

🔗 Хоће ли вештачка интелигенција заменити радиологе?
Истражује како аутоматизација унапређује радиологију и шта остаје људско.

🔗 Хоће ли вештачка интелигенција заменити лекаре?
Искрен поглед на утицај вештачке интелигенције на посао и праксу лекара.

🔗 Најбољи алати лабораторије за вештачку интелигенцију за научна открића
Најбољи алати за лабораторију вештачке интелигенције за убрзавање експеримената, анализе и открића.

Улога генеративне вештачке интелигенције у откривању лекова, у једном даху 😮💨

Генеративна вештачка интелигенција помаже тимовима за лекове да креирају кандидатске молекуле, предвиде својства, предложе модификације, предложе путеве синтезе, истраже биолошке хипотезе и сажму циклусе итерације - посебно у раном откривању и оптимизацији потенцијалних клијената. Nature 2023 (преглед откривања лиганда) Elsevier 2024 (генеративни модели у de novo дизајну лекова)

И да, такође може са сигурношћу да генерише бесмислице. То је део договора. Као веома ентузијастичан приправник са ракетним мотором. Водич за клиничаре (ризик од халуцинација) npj Digital Medicine 2025 (халуцинације + безбедносни оквир)

Зашто је ово важније него што људи признају 💥

Много открића је „претрага“. Претражите хемијски простор, претражите биологију, претражите литературу, претражите односе структуре и функције. Проблем је што је хемијски простор... у основи бесконачан. Accounts of Chemical Research 2015 (хемијски простор) Irwin & Shoichet 2009 (скала хемијског простора)

Могли бисте провести више живота само испробавајући „разумне“ варијације.

Генеративна вештачка интелигенција помера ток рада са:

  • „Хајде да тестирамо шта можемо да смислимо“

до:

  • „Хајде да генеришемо већи, паметнији скуп опција, а затим тестирамо најбоље“

Не ради се о елиминисању експеримената. Ради се о избору бољих експеримената . 🧠 Nature 2023 (преглед открића лиганда)

Такође, а ово се недовољно разматра, помаже тимовима да разговарају између различитих дисциплина . Хемичари, биолози, људи из DMPK-а, рачунарски научници... сви имају различите менталне моделе. Добар генеративни систем може послужити као заједнички блок за скицирање. Преглед књиге Frontiers in Drug Discovery 2024.

Шта чини добру верзију генеративне вештачке интелигенције за откривање лекова? ✅

Нису све генеративне вештачке интелигенције једнаке. „Добра“ верзија за ову област се мање бави блиставим демонстрацијама, а више неатрактивном поузданошћу (неатрактивност је овде врлина). Nature 2023 (преглед открића лиганда)

Добра генеративна вештачка интелигенција обично има:

Ако ваша генеративна вештачка интелигенција не може да се носи са ограничењима, она је у основи генератор новитета. Забавно на журкама. Мање забавно у програму за борбу против дроге.

Где се генеративна вештачка интелигенција уклапа у процес откривања лекова 🧭

Ево једноставне менталне мапе. Генеративна вештачка интелигенција може допринети скоро свакој фази, али најбоље функционише тамо где је итерација скупа, а простор за хипотезе огроман. Nature 2023 (преглед открића лиганда)

Уобичајене тачке додира:

У многим програмима, највеће добитке долазе од интеграције тока рада , а не од тога што је један модел „генијалан“. Модел је мотор - цевовод је аутомобил. Nature 2023 (преглед открића лиганда)

Табела за поређење: популарни генеративни вештачки интелигентни приступи који се користе у откривању лекова 📊

Мало несавршена табела, јер је стварни живот мало несавршен.

Алат / Приступ Најбоље за (публику) Приближно скупо Зашто функционише (и када не функционише)
Де ново генератори молекула (СМИЛЕС, графикони) Медицинска хемија + комплетна хемија $$-$$$ Одличан у брзом истраживању нових аналога 😎 - али може да открије нестабилне неусклађености REINVENT 4 GENTRL (Nature Biotech 2019)
Генератори протеина / структуре Биолошки тимови, структурна биологија $$$ Помаже у предлагању секвенци + структура - али „изгледа вероватно“ није исто што и „ради“ AlphaFold (Nature 2021) RFdiffusion (Nature 2023)
Молекуларни дизајн дифузионог стила Напредни тимови за машинско учење $$-$$$$ Јаки у условљавању ограничења и разноликости - подешавање може бити… цела ствар JCIM 2024 (дифузиони модели) PMC 2025 преглед дифузије
Копилоти за предвиђање својстава (комбинација QSAR + GenAI) ДМПК, пројектни тимови $$ Добро за тријажу и рангирање - лоше ако се третира као јеванђеље 😬 OECD (домен применљивости) ADMETlab 2.0
Планери ретросинтезе Процесна хемија, CMC $$-$$$ Убрзава осмишљавање руте - и даље су потребни људи за изводљивост и безбедност AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP)
Мултимодални лабораторијски копилоти (текст + подаци анализе) Преводнички тимови $$$ Корисно за превлачење сигнала из скупова података - склоно претераном самопоуздању ако су подаци неуједначени Nature 2024 (серијски ефекти у ћелијском снимању) npj Digital Medicine 2025 (мултимодални у биотехнологији)
Асистенти за литературу и хипотезе Сви, у пракси $ Знатно скраћује време читања - али халуцинације могу бити клизаве, попут чарапа које нестају. Patterns 2025 (LLMs in drug discovery) Clinical's Guide (halucinations)
Прилагођени модели темеља по мери Велике фармацеутске компаније, добро финансиране биотехнолошке компаније $$$$ Најбоља контрола + интеграција - такође скупо и споро за изградњу (извините, истина је) Преглед игре Frontiers in Drug Discovery 2024

Напомене: цене се значајно разликују у зависности од обима, рачунарских ресурса, лиценцирања и да ли ваш тим жели „укључи и користи“ или „хајде да направимо свемирски брод“

Пажљивији поглед: Генеративна вештачка интелигенција за откривање погодака и de novo дизајн 🧩

Ово је главни случај употребе: генерисање кандидатских молекула од нуле (или из скеле) који одговарају циљном профилу. Nature Biotechnology 2019 (GENTRL) REINVENT 4

Како то обично функционише у пракси:

  1. Дефинишите ограничења

  2. Генеришите кандидате

    • скакање са скеле

    • раст фрагмената

    • Предлози за „украсите ово језгро“

    • вишециљна генерација (везивање + пропустљивост + нетоксичност) REINVENT 4 Elsevier 2024 (генеративни модели)

  3. Агресивно филтрирајте

  4. Изаберите мали скуп за синтезу

    • Људи и даље бирају, јер понекад могу да осете глупости

Неугодна истина: вредност нису само „нови молекули“. То су нови молекули који имају смисла за ограничења вашег програма . Тај последњи део је све. Nature 2023 (преглед открића лиганда)

Такође, благо претеривање: када се добро уради, може се осећати као да сте ангажовали тим неуморних млађих хемичара који никада не спавају и никада се не жале. С друге стране, они такође не разумеју зашто је одређена стратегија заштите ноћна мора, па... равнотежа 😅.

Детаљнији поглед: Оптимизација потенцијалних клијената помоћу генеративне вештачке интелигенције (подешавање више параметара) 🎛️

Оптимизација потенцијалних клијената је место где се снови компликују.

Желите:

  • појачање потенције

  • селективност горе

  • метаболичка стабилност

  • растворљивост горе

  • безбедносни сигнали искључени

  • пропустљивост „таман како треба“

  • И даље бити синтетички

Ово је класична вишециљна оптимизација. Генеративна вештачка интелигенција је необично добра у предлагању скупа компромисних решења, уместо да се претвара да постоји једно савршено једињење. REINVENT 4 Elsevier 2024 преглед (генеративни модели)

Практични начини на које тимови то користе:

  • Аналогни предлог : „Направите 30 варијанти које смањују клиренс, али задржавају потенцију“

  • Скенирање супституената : вођено истраживање уместо набрајања грубом силом

  • Скакање са скеле на скелу : када језгро удари у зид (токсичност, ИП или стабилност)

  • Објашњавајући предлози : „Ова поларна група може помоћи растворљивости, али може утицати на пропустљивост“ (није увек тачно, али је корисно)

Једно упозорење: предиктори својстава могу бити крхки. Ако се ваши подаци за обуку не подударају са вашом хемијском серијом, модел може бити са сигурношћу погрешан. Рецимо, веома погрешан. И неће поцрвенети. OECD QSAR принципи валидације (домен применљивости) Weaver 2008 (QSAR домен применљивости)

Пажљивији поглед: ADMET, токсичност и скрининг „молим вас, немојте уништити програм“ 🧯

ADMET је место где многи кандидати тихо не успевају. Генеративна вештачка интелигенција не решава биологију, али може смањити грешке које се могу избећи. ADMETlab 2.0 Waring 2015 (опадање)

Уобичајене улоге:

  • предвиђање метаболичких одговорности (места метаболизма, трендови клиренса)

  • обележавање вероватних мотива токсичности (упозорења, показатељи реактивних интермедијара)

  • процена опсега растворљивости и пропустљивости

  • предлаже модификације за смањење ризика од hERG или побољшање стабилности 🧪 FDA (ICH E14/S7B питања и одговори) EMA (ICH E14/S7B преглед)

Најефикаснији образац обично изгледа овако: користите GenAI за предлагање опција, али користите специјализоване моделе и експерименте за верификацију.

Генеративна вештачка интелигенција је мотор идеја. Валидација се и даље одвија у тестовима.

Пажљивији поглед: Генеративна вештачка интелигенција за биолошке производе и протеински инжењеринг 🧬✨

Откривање лекова нису само мали молекули. Генеративна вештачка интелигенција се такође користи за:

Генерисање протеина и секвенци може бити моћно јер се „језик“ секвенци изненађујуће добро мапира у методе машинског учења. Али ево успутног повлачења: добро се мапира... док не престане. Јер имуногеност, експресија, обрасци гликозилације и ограничења развоја могу бити брутални. AlphaFold (Nature 2021) ProteinGenerator (Nat Biotech 2024)

Дакле, најбоља подешавања укључују:

  • филтери за развој

  • бодовање ризика имуногености

  • ограничења производљивости

  • мокре лабораторијске петље за брзу итерацију 🧫

Ако их прескочите, добићете прелепу секвенцу која се понаша као дива у продукцији.

Пажљивији поглед: Планирање синтезе и предлози за ретросинтезу 🧰

Генеративна вештачка интелигенција се такође увлачи у хемијске операције, не само у стварање идеја за молекуле.

Планери ретросинтезе могу:

  • предложити путеве до циљног једињења

  • предложите комерцијално доступне почетне материјале

  • рангирајте руте према броју корака или перципираној изводљивости

  • помажу хемичарима да брзо искључе „слатке, али немогуће“ идеје AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP)

Ово може уштедети време у реалном времену, посебно када истражујете много кандидатских структура. Ипак, људи су овде веома важни јер:

  • промене доступности реагенса

  • забринутост због безбедности и размера је стварна

  • Неки кораци изгледају добро на папиру, али више пута не успевају

Не баш савршена метафора, али ћу је ипак употребити: ретросинтетичка вештачка интелигенција је као ГПС који је углавном тачан, осим што вас понекад усмерава кроз језеро и инсистира да је то пречица. 🚗🌊 Коли 2017 (рачунарски потпомогнута ретросинтеза)

Подаци, мултимодални модели и сурова стварност лабораторија 🧾🧪

Генеративна вештачка интелигенција воли податке. Лабораторије производе податке. На папиру, то звучи једноставно.

Ха. Не.

Прави лабораторијски подаци су:

Мултимодални генеративни системи могу комбиновати:

Када функционише, то је сјајно. Можете открити неочигледне обрасце и предложити експерименте које би један стручњак могао пропустити.

Када не успе, не успева тихо. Не залупи врата. Само вас гура ка самоувереном погрешном закључку. Зато управљање, валидација и преглед домена нису опциони. Водич за клиничаре (халуцинације) npj Digital Medicine 2025 (халуцинације + безбедносни оквир)

Ризици, ограничења и одељак „немојте да вас завара течни излаз“ ⚠️

Ако памтите само једну ствар, запамтите ово: генеративна вештачка интелигенција је убедљива. Може звучати исправно, а истовремено погрешно. Водич за клиничаре (халуцинације)

Кључни ризици:

Мере ублажавања које помажу у пракси:

  • држите људе у петљи одлучивања

  • евиденција упита и излаза за праћење

  • валидирати ортогоналним методама (тестови, алтернативни модели)

  • аутоматски примењују ограничења и филтере

  • третирајте излазе као хипотезе, а не као таблице истинитости, OECD QSAR смернице

Генеративна вештачка интелигенција је моћни алат. Електрични алати вас не чине столарем... они само брже праве грешке ако не знате шта радите.

Како тимови усвајају генеративну вештачку интелигенцију без хаоса 🧩🛠️

Тимови често желе да користе ово без претварања организације у научни сајам. Практични пут усвајања изгледа овако:

Такође, не потцењујте културу. Ако хемичари осећају да им се вештачка интелигенција намеће, игнорисаће је. Ако им то уштеди време и поштује њихову стручност, брзо ће је усвојити. Људи су такви смешни 🙂.

Која је улога генеративне вештачке интелигенције у откривању лекова када се умањи приказ? 🔭

Умањено, улога није „замена научника“. То је „проширење научног опсега“. Nature 2023 (преглед открића лиганда)

То помаже тимовима:

  • истражити више хипотеза недељно

  • предложите више кандидатских структура по циклусу

  • интелигентније одређивање приоритета експеримената

  • компресујте итерационе петље између дизајна и тестирања

  • дељење знања између силоса Patterns 2025 (LLM у откривању лекова)

И можда најпотцењенији део: помаже вам да не трошите скупу људску креативност на понављајуће задатке. Људи би требало да размишљају о механизму, стратегији и интерпретацији - а не да проводе дане ручно генеришући листе варијанти. Nature 2023 (преглед открића лиганда)

Дакле, да, улога генеративне вештачке интелигенције у откривању лекова је акцелератор, генератор, филтер, а понекад и проблематичан фактор. Али вредна.

Завршни резиме 🧾✅

Генеративна вештачка интелигенција постаје кључна способност у модерном откривању лекова јер може да генерише молекуле, хипотезе, секвенце и руте брже од људи - и може помоћи тимовима да изаберу боље експерименте. Преглед Frontiers in Drug Discovery 2024, Nature 2023 (преглед откривања лиганда)

Резиме тачака:

Ако га третирате као сарадника - а не као пророчиште - он заиста може покренути програме напред. А ако га третирате као пророчиште... па, можда ћете поново пратити тај ГПС у језеро. 🚗🌊

Честа питања

Која је улога генеративне вештачке интелигенције у откривању лекова?

Генеративна вештачка интелигенција првенствено проширује ток идеја у раном откривању и оптимизацији потенцијалних клијената предлагањем молекула кандидата, протеинских секвенци, путева синтезе и биолошких хипотеза. Вредност је мање у „замени експеримената“, а више у „изабери боље експерименте“ генерисањем многих опција, а затим пажљивим филтрирањем. Најбоље функционише као акцелератор унутар дисциплинованог тока рада, а не као самостални доносилац одлука.

Где генеративна вештачка интелигенција најбоље функционише у процесу откривања лекова?

Обично пружа највећу вредност тамо где је простор за хипотезе огроман, а итерација скупа, као што су идентификација погодака, de novo дизајн и оптимизација потенцијалних клијената. Тимови га такође користе за ADMET тријажу, предлоге ретросинтезе и подршку литературе или хипотеза. Највећи добици обично долазе од интеграције генерисања са филтерима, бодовањем и људским прегледом, уместо очекивања да један модел буде „паметан“

Како постављате ограничења тако да генеративни модели не производе бескорисне молекуле?

Практичан приступ је дефинисање ограничења пре генерисања: опсези својстава (као што су циљеви растворљивости или logP), правила скеле или подструктуре, карактеристике места везивања и ограничења новости. Затим се примењују филтери медицинске хемије (укључујући PAINS/реактивне групе) и провере синтетизабилности. Генерисање са ограничењима прво је посебно корисно код молекуларног дизајна дифузионог стила и оквира као што је REINVENT 4, где се могу кодирати вишециљни циљеви.

Како би тимови требало да валидирају излазе GenAI-а како би избегли халуцинације и претерано самопоуздање?

Третирајте сваки излаз као хипотезу, а не као закључак, и валидирајте га помоћу анализа и ортогоналних модела. Генерисање упаривања са агресивним филтрирањем, упаривањем или бодовањем где је то потребно и проверама домена применљивости за предикторе у стилу QSAR-а. Учините неизвесност видљивом кад год је то могуће, јер модели могу бити са сигурношћу погрешни у вези са хемијом ван дистрибуције или несигурним биолошким тврдњама. Преглед „људски процес у петљи“ остаје основна безбедносна карактеристика.

Како можете спречити цурење података, ризик по IP адресу и „меморисане“ излазе?

Користите контроле управљања и приступа како се осетљиви детаљи програма не би случајно стављали у упите и евидентирајте упите/излазе ради провере. Спроводите провере новости и сличности како генерисани кандидати не би били преблизу познатих једињења или заштићених региона. Придржавајте се јасних правила о томе који су подаци дозвољени у спољним системима и преферирајте контролисана окружења за рад са високом осетљивошћу. Људски преглед помаже у раном откривању „превише познатих“ предлога.

Како се генеративна вештачка интелигенција користи за оптимизацију потенцијалних клијената и подешавање више параметара?

У оптимизацији потенцијалних клијената, генеративна вештачка интелигенција је вредна јер може да предложи више компромисних решења уместо да јури за једним „савршеним“ једињењем. Уобичајени токови рада укључују аналогне сугестије, вођено скенирање супституената и прелазак са скела на други када ограничења потенције, токсичности или IP блокирају напредак. Предиктори својстава могу бити крхки, па тимови обично рангирају кандидате помоћу више модела, а затим експериментално потврђују најбоље опције.

Може ли генеративна вештачка интелигенција помоћи и са биолошким препаратима и протеинским инжењерингом?

Да - тимови га користе за генерисање секвенци антитела, идеје за сазревање афинитета, побољшање стабилности и истраживање ензима или пептида. Генерисање протеина/секвенци може изгледати вероватно, а да није развојно, тако да је важно применити филтере за развојност, имуногеност и производност. Структурни алати попут AlphaFold-а могу подржати расуђивање, али „вероватна структура“ и даље није доказ експресије, функције или безбедности. Петље за мокре лабораторије остају неопходне.

Како генеративна вештачка интелигенција подржава планирање синтезе и ретросинтезу?

Планери ретросинтезе могу да предложе руте, почетне материјале и рангирање рута како би убрзали идејно размишљање и брзо искључили неизводљиве путеве. Алати и приступи попут планирања у стилу AiZynthFinder-а су најефикаснији када се упаре са проверама изводљивости у стварном свету од стране хемичара. Доступност, безбедност, ограничења скалирања и „реакције на папиру“ које не успевају у пракси и даље захтевају људску процену. Коришћено на овај начин, штеди време без претварања да је хемијски проблем решен.

Референце

  1. Природа - Преглед открића лиганда (2023) - nature.com

  2. Природна биотехнологија - GENTRL (2019) - nature.com

  3. Природа - АлфаФолд (2021) - nature.com

  4. Природа - РФ дифузија (2023) - nature.com

  5. Природна биотехнологија - ПротеинГенератор (2024) - nature.com

  6. Nature Communications - Серијски ефекти у снимању ћелија (2024) - nature.com

  7. npj Дигитална медицина - Халуцинације + безбедносни оквир (2025) - nature.com

  8. npj Дигитална медицина - Мултимодална у биотехнологији (2025) - nature.com

  9. Наука - ProteinMPNN (2022) - science.org

  10. Ћелијски обрасци - мастер студије права у откривању лекова (2025) - cell.com

  11. ScienceDirect (Elsevier) - Генеративни модели у de novo дизајну лекова (2024) - sciencedirect.com

  12. ScienceDirect (Elsevier) - Vogt (2023): питања новости/јединствености - sciencedirect.com

  13. Анализа медицинских слика (ScienceDirect) - Мултимодална вештачка интелигенција у медицини (2025) - sciencedirect.com

  14. PubMed Central - Водич за лекаре (ризик од халуцинација) - nih.gov

  15. Извештаји о хемијским истраживањима (ACS публикације) - Хемијски простор (2015) - acs.org

  16. PubMed Central - Irwin & Shoichet (2009): хемијска просторна скала - nih.gov

  17. Границе у откривању лекова (PubMed Central) - Преглед (2024) - nih.gov

  18. Часопис за хемијске информације и моделирање (ACS публикације) - Дифузиони модели у de novo дизајну лекова (2024) - acs.org

  19. PubMed Central - REINVENT 4 (отворени оквир) - nih.gov

  20. PubMed Central - ADMETlab 2.0 (рана питања ADMET-а) - nih.gov

  21. ОЕЦД - Принципи за валидацију (Q)SAR модела у регулаторне сврхе - oecd.org

  22. ОЕЦД - Упутство за валидацију (Q)SAR модела - oecd.org

  23. Извештаји о хемијским истраживањима (ACS публикације) - Планирање синтезе помоћу рачунара / CASP (Coley, 2018) - acs.org

  24. ACS Central Science (ACS Publications) - Ретросинтеза уз помоћ рачунара (Coley, 2017) - acs.org

  25. PubMed Central - AiZynthFinder (2020) - nih.gov

  26. PubMed - Липински: Контекст правила 5 - nih.gov

  27. Часопис за медицинску хемију (ACS публикације) - Baell & Holloway (2010): PAINS - acs.org

  28. PubMed - Waring (2015): одустајање - nih.gov

  29. PubMed - Rives (2021): модели протеинског језика - nih.gov

  30. PubMed Central - Leek et al. (2010): ефекти серије - nih.gov

  31. PubMed Central - Преглед Diffusion-а (2025) - nih.gov

  32. ФДА - Е14 и С7Б: клиничка и неклиничка евалуација продужења QT/QTc интервала и проаритмичког потенцијала (Питања и одговори) - fda.gov

  33. Европска агенција за лекове - Преглед смерница ICH E14/S7B - europa.eu

  34. USENIX - Carlini et al. (2021): издвајање података за обуку из језичких модела - usenix.org

  35. Универзитет у Единбургу – Дигиталне истраживачке услуге - Ресурс за електронске лабораторијске свеске (ELN) - ed.ac.uk

  36. ScienceDirect (Elsevier) - Weaver (2008): QSAR домен применљивости - sciencedirect.com

Пронађите најновију вештачку интелигенцију у званичној продавници вештачке интелигенције

О нама

Назад на блог