Натан Браун из BenevolentAI опубликовал обзор по различным методам de novo дизайна молекул. В обзоре предложена классификация генеративных методов и методов оптимизации структуры под свойства. Обзор весьма основательный и в open access.
# Хемоинформатика
Статья о забытом способе создания кода Penny, который был изобретен в 1965 году и используется для создания уникального идентификатора каждого атома. Этот код можно использовать для поиска по структуре и подструктурному поиску молекул. Автор статьи также рассказывает о современных методах 2D структурного поиска молекул и о том, что идея Penny code была переизобретена несколько раз.
Компания InSilico Medicine создала новый препарат от фиброза легких с использованием ИИ и пустила его в первую фазу клинических испытаний. Препарат ISM001-055 был создан с использованием платформы Pharma.AI и инструмента PandaOmics. Молекула ISM001 показала наномолярную активность на биомишени и была оптимизирована для улучшения растворимости, ADME-профиля и снижения ингибирования CYP.
Статья рассказывает о проблемах обработки SMILES представления в нейронных сетях и предлагает использовать молекулярный граф в качестве более подходящего молекулярного представления. Описывается применение графовых нейронных сетей и TensorFlow для навигации в химическом пространстве и генерации новых структур.
InSilico Medicine ищет специалиста в команду Хемоинформатики по машинному и, в частности, глубокому обучению в применении к задачам химии. Мы ищем человек на полную ставку, который может свободно писать код на Python, понимает ООП, имеет опыт в машинном и, в частности, глубоком обучения. Огромным плюсом будет понимание основ химии и опыт работы с архитектурами химической направленности. Требования: Как минимум 2 года опыта работы на Python3 и TensorFlow. Глубокое понимание машинного обучения и искусственных нейронных сетей. Способность быстро осваивать большие объёмы информации. Ключевые фрэймворки: Tensorflow 2.6 / Keras, Numpy, Pandas, SciKit-Learn, RDKit/CGRTools, Plotly. Мы предлагаем: Фиксированная заработная плата от 2000$ + годовые бонусы, полис ДМС и возможность прохождения языковых курсов (английский, китайский) по окончании испытательного срока, возмещение стоимости курсов, конференций, вебинаров для повышения профессиональной квалификации по окончании испытательного срока, комфортабельный офис в Технопарке Сколково (Москва, Инновационный центр Сколково, Большой бульвар 42, строение 1), дружелюбная команда и различные плюшки в офисе. Если вакансия вас заинтересовала, просьба откликнуться через https://hh.ru/vacancy/48593982
В статье рассматривается вопрос отбора дескрипторов для моделирования. Автор обсуждает плюсы и минусы этого подхода и дает рекомендации по выбору дескрипторов. Он также подчеркивает, что отбор дескрипторов - очень трючная задача.
InSilico Medicine ищет медицинского химика для поиска малых молекул, активных в отношении заданной мишени, с применением современных методов медицинской и компьютерной химии, разработки стратегии дизайна биологически активной молекулы и оптимизации физико-химических и ADMET свойств молекулы. Требуется высшее химическое образование, ученая степень кандидата наук / PhD, опыт разработки биоактивных низкомолекулярных соединений от 3х лет, глубокое понимание принципов дизайна малых молекул для лекарственных препаратов и умение быстро осваивать новое программное обеспечение. Вакансия предлагает гибкий график, возможность удаленной работы, амбициозные задачи, перспективы карьерного роста и ДМС со стоматологией после испытательного срока.
Insilico Medicine ищет хемоинформатика-программиста в команду разработки и реализации нашего AI Pharma Pipeline. Требуется уверенное программирование на Python, опыт работы с RDKit или OpenBabel, опыт в разработке химических программ с нуля, знание компьютерной химии и механизмов взаимодействия в системе биологическая мишень - лиганд.
Магистерская программа «Хемоинформатика и молекулярное моделирование» Казанского университета - первая и единственная в России, а также одна из пяти магистратур по хемоинформатике во всем мире. Программа имеет международную аккредитацию и предлагает обучение по программе ДВОЙНОГО ДИПЛОМА. Студенты получат уникальные знания в области создания лекарств, предсказания свойств молекул и материалов, использования искусственного интеллекта в химии и программирования приложений и веб-страниц. Программа доступна для всех, кто учил химию, и не требует предварительных знаний в программировании или математике.
Статья рассказывает о преимуществах цифрового хранения химических данных, таких как облегченный поиск, возможность легко делиться данными, следить за работой и качеством оформления журналов подчиненных, реализации инструментов моделирования и рекомендательных систем, сочленение со складом реактивов. Однако, многие исследователи не доверяют интернету и боятся слежки или утечки вследствие ошибки. Статья также упоминает статью в Nature о том, как цифровизация может дать синтетической химии новые возможности.