美国北卡罗来纳大学的研究人员已经开发了一种人工智能系统，该系统可以学习如何从头开始设计药物，这有望大大加快新药物设计的进程。该系统称为结构进化强化学习，或简称为ReLeaSE。它是由两个神经网络组成的算法和超级计算机程序，可以看作是师生。教师了解大约170万个已知生物活性分子的化学结构词汇背后的语法和语言规则。通过与老师的合作，学生将在逐渐学习的过程中更好地提出可能用作新药的分子。 Alexander Topsha，Oleksan Isayev和Maria Popova都是北卡罗莱纳大学埃瑟尔曼药学院的创始人和ReLeaSE的开发商。该大学已为此技术申请了专利，并在《科学进步》杂志上发表了概念验证研究。 “如果将这个过程与学习语言进行比较，那么当学生学习分子字母和语言规则时，他们可以创建新的单词或分子。” Tropsa说。 “如果新分子是真实的并且达到了预期的效果，则老师会批准它；如果不是这样，则老师会不同意，迫使学生避免不良分子并创造好的分子。 ReLeaSE是虚拟筛选中的一项强大创新。虚拟筛选是在制药工业中广泛用于确定可行候选药物的一种计算方法。通过虚拟筛选，科学家可以评估现有的大型化学知识库，但是该方法仅适用于已知的化学物质。 ReLeASE具有创建和评估新分子的独特能力。 “使用虚拟筛选的科学家就像顾客在餐厅点菜。可以订购的菜肴通常受菜单的限制。伊萨耶夫说。 “我们想为科学家们提供一个杂货店和一个私人厨师，他们可以烹制任何他们想要的东西。”该团队使用ReLeaSE生成具有特定特性的分子，例如所需的生物学活性和安全性。该团队使用ReLeaSE方法设计了具有自定义物理特性（如熔点和水溶性）的分子，并设计了一种与白血病有关的新化合物，该化合物可以抑制酶。托普萨说：“该算法可以设计具有特定生物活性和最佳安全性的，可立即获得专利的新化学实体。对于试用时的行业来说，它应该是极具吸引力的。”